《表1 样本数据统计表：三种机器学习分类在LNG泄漏风险评估中的比较》

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《三种机器学习分类在LNG泄漏风险评估中的比较》

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所构成的数据集由特征向量以及类标记组成。其中，特征向量为评估人员针对企业相应要素的风险严重程度打分，Xi（j）?{1，2，3，4，5}，1～5分别代表安全、较安全、一般、较危险和危险5种状态。类标记用于区分样本企业是否发生过泄漏事故，Ri=1表示企业发生过此类事故，Ri=0表示企业并未发生过此类事故。此次调研共发放40份调查问卷，收回37份，归纳获得的数据得到本次实验的样本数据集。特征向量集为，类标记R?{0，1}。该数据集见表1所示。