《表3 试验数据集的样本构成》

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《基于极限梯度提升的公路深层病害雷达识别》

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首先，通过在建立的数据集中选取30 826道公路雷达A-scan数据，将这些数据按照7:3的比例划分为训练样本和测试样本。为了消除因为各类别数据的比例差异过大对算法的识别结果造成较大影响，对两类高速的正常类病害数据进行充分混合和扩充，试验数据集比例约为1.3:1.5:1.3:1，使得样本比例较为均衡，如表3所示。