实战3：基于LGB算法实现车联网大数据碰撞识别 代码+数据

数据碰撞识别 代码+数据"/>

实战3：基于LGB算法实现车联网大数据碰撞识别 代码+数据

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：

数据集：

基于LGB实现车联网大数据碰撞识别.zip_基于LGB实现车联网大数据碰撞识别-机器学习文档类资源-CSDN下载

• 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