《表5 异构模型训练集与测试集预测精度对比》

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《考虑不对称性的地铁旅客支付及受偿意愿研究》

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为进一步验证模型的有效性，按出行距离比例，筛选70%的SP数据作为训练集，剩余数据作为测试集.使用训练集数据标定模型1～12，分别在两组数据集下计算预测精度（Percent Correctly Predicted），如表5所示，方法见文献[13].对比表明，各模型在两组数据集下预测精度基本一致，且远高于文献[14]中对预测精度最小值的定义（机会估计准确率的125%），即0.333%×1.25≈41.667%，所以本文所构建的各异构模型是有效的.