实战三:基于LGB实现车联网大数据碰撞识别 代码+数据(非常详细可作为毕设)
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项目介绍:
- 使用的数据为采集车辆信号。车辆信息非常多,而且用户路况信息和使用偏好千人千面,很难找到一种准确识别碰撞的方法,希望参赛者通过车联网大数据识别车辆碰撞和碰撞时间。车辆标签信息如下:
车号 | Label | CollectTime |
---|---|---|
1 | 1 | 2020/8/30 21:36:09 |
2 | 0 | |
3 | 1 | 2020/8/12 8:36:46 |
数据集:
https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87064869
-
运行环境:
joblib=1.0.1 lightgbm=3.2.0 numpy=1.20.2 pandas=1.2.3 scikit-learn=0.24.1 tqdm=4.60.0
1.原始数据时间缺失值多,存在一定的异常值
2.原始数据特征间的相关性强,原始数据特征与碰撞标签的相关性弱
3.数据严重不均衡
4.精准碰撞时刻的预测存在困难
# 使用pip命令安装指定版本工具包,lightgbm版本对模型结果有
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