《表2 添加新特征前后准确率对比表》

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《基于GPS数据的交通出行模式及转换点识别算法》

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测试发现，在每次训练与识别时，算法的准确率略有不同。为降低测试结果的偶然性，重复进行30次测试。具体地，进行了30次模型训练，产生30片随机森林，取30片森林的平均准确率作为改进后算法最终的准确率，如表1所示。随机森林算法训练过程中，树的数量直接决定了模型的准确度，但当数量到达一定程度后，模型会产生过度拟合，可解释性减弱，导致准确率降低，并且会大大增加模型构建时间。经过多次测试，选定每片森林为60棵树。此外，实验计算了30次识别准确率的方差，对算法与已有算法的稳定性进行了分析，如表2所示。