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该文以不同城市的居民出行调查数据为基础,采用机器学习方法中的决策树、支持向量机、神经网络、贝叶斯网络和随机森林这几种方法,分析在不同数据源和输入变量条件下各个模型准确性,得出这几类机器学习方法在准确性排序上具有一定的稳定性,即决策树、支持向量机、随机森林这三类方法在出行目的推算的问题上效果较为良好,准确率较高.