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针对我国汽车产业及运输行业的快速发展,但交通安全观念及文明意识明显滞后、不规范驾驶行为多发的问题,利用数据挖掘中的决策树方法,对个人驾驶行为数据进行预处理,分析与驾驶行为相关的主要指标,然后通过C4.5算法构建了决策树知识学习模型,并采用后剪枝法(post-punning)对其进行剪枝,最后利用建立的模型对测试数据集进行评估。研究结果表明:该决策树模型有较高的准确性,为个人驾驶行为分析提供了可行性依据。