《表2 模型分类效能：基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测》

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《基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测》

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接着将待识别的412组换道与408组车道保持所需的参数数据整理出来，然后忽略对应的y属性，在切割阈值为0.5条件下，无序的导入Logistic模型中进行y属性识别，并将实际y与识别y进行比较，结果分类后可得表2。表2中显示换道预测412组数据中，识别换道行为的成功率为96.60%，在408组车道保持数据中，识别的成功率为96.08%，该模型能准确识别的成功率为96.34%，大于95%，因此模型的拟合程度较高，且实际运用的效果良好。