《表2 四种组合模型的分类性能 (F1值)》

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《基于LBP和级联XGBoost的驾驶员打电话行为检测算法》

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对特征而言，LBP和Haar比较常用；对级联分类器而言，XGBoost和Adaboost比较常用。为了说明本文方法的效果，将不同的特征和分类器两两组合，分别训练产生的4种组合方式，并在4个测试集中进行效果验证。训练时，设定假正例率为0.005，单层分类器的召回率为0.99。4种组合的F1值如表2所示，其中平均值为4个测试集中的F1均值。