《表2 关键特征变量：自行车驾驶员交通行为方式判定研究》

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《自行车驾驶员交通行为方式判定研究》

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与以上4种算法对应的特征变量如表2。对原始数据和组合数据进行特征选择时，骑行方式的分类效果基本相同，在原始数据集上其他两种交通行为方式分类效果相对较好。两类数据集选择的主要特征均包括车座损伤、车座旋转、机动车类型和车把旋转，在组合数据中还出现自行车损伤和人体损伤相结合的关键特征，说明创建组合特征在特征选择后有助于提高分类效果。在原始过采样和组合过采样数据特征选择均包括了车座旋转，并且出现了机动车左前侧和自行车车体后部左侧相碰撞的关键特征。