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混合集成旅行方式预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用低收入和低中等收入家庭的数据集，采用多项式逻辑模型和机器学习分类器，解释了决策行为。研究结果表明，随机森林模型具有最佳准确性，旅行成本增加会降低公交出行概率，旅行时间减少会增加对地铁的偏好。这项研究扩展了机器学习技术在模式选择分析中的应用。
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关键要点
- 决策行为是交通规划中的关键问题。
- 传统统计学习方法在预测性能方面存在局限性。
- 机器学习模型在交通规划者中备受关注，但其黑箱特性限制了实际应用。
- 本研究使用低收入和低中等收入家庭的数据集，采用多项式逻辑模型和机器学习分类器。
- 研究结果表明，随机森林模型具有最佳准确性。
- 旅行成本增加会显著降低公交出行概率。
- 旅行时间减少会增加对地铁的偏好。
- 研究扩展了机器学习技术在模式选择分析中的应用，提升了对模型准确性和可解释性的理解。
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