【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，特别是涉及物流车自动驾驶在环测试中的特征工程优化方法及基于机器学习的测试管理可视化系统。
技术介绍
1、在自动驾驶物流车的测试环节，特别是在环测试中，测试数据涉及多种复杂的传感器输入和控制系统状态。传统的测试管理方法缺乏对这些多维度数据的高效处理，导致测试效率低下，且难以快速识别关键特征。本专利技术提供的技术方案，采用随机森林算法结合特征权重（pr值）评估，通过可视化手段高效管理测试过程，提升自动驾驶测试质量和精准度。
2、因此，本使方案特提出一种特征工程中用于测试管理的可视化方法及系统，以解决上述问题。
技术实现思路
1、为克服现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种特征工程中用于测试管理的可视化方法及系统。
2、为达到所述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，应用于物流车自动驾驶的在环测试环节，通过以下步骤进行：
3、a.数据预处理步骤：
4、将物流车在环测试过程中的原...
【技术保护点】
1.一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，应用于物流车自动驾驶的在环测试环节，其特征在于：通过以下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，其特征在于，所述的特征选择步骤中，随机森林算法通过计算每个特征对决策树模型的贡献度，获得特征重要性评分，特征的重要性得分反映了其对系统性能的影响程度，进而选择出对自动驾驶系统行为最具影响力的特征。
3.根据权利要求1所述的一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，其特征在于，所述的特征权重计算步骤通过以下公式计算PR值：
4.根据权利要求1所述的一种特征工程中用...
【技术特征摘要】
1.一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，应用于物流车自动驾驶的在环测试环节，其特征在于：通过以下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，其特征在于，所述的特征选择步骤中，随机森林算法通过计算每个特征对决策树模型的贡献度，获得特征重要性评分，特征的重要性得分反映了其对系统性能的影响程度，进而选择出对自动驾驶系统行为最具影响力的特征。
3.根据权利要求1所述的一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，其特征在于，所述的特征权重计算步骤通过以下公式计算pr值：
4.根据权利要求1所述的一种特征工程中用于测试管理的可视化方法，其特征在于，所述的可视化展示步骤包括以下内...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘雷，孙宇琪，
申请(专利权)人：成都乐贝麓数码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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