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高维特征下行驶风险预测模型的性能提升方法

说明

在行驶风险预测中，目标变量通常是与风险相关的事件或状态，如发生交通事故、急刹车、事故隐患等。目标变量的选择需要根据实际应用的需求进行定义，并确保其与训练数据中的特征变量具有高度的相关性。

标准化通常通过减去均值并除以标准差来实现，使得数据符合标准正态分布；归一化则通过将特征缩放至一个指定的区间（如[0,1]）来实现，常用的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score标准化。选择合适的标准化或归一化方法有助于提升模型的稳定性和准确性。

在数据预处理过程中，异常值的处理也是标准化和归一化中的一部分。