2025创新杯大数据挑战赛B题详细思路模型：道路路面维护需求综合预测，详细内容见文末名片

初赛任务A是路面维护需求预测回归分析问题，要求使用路段ID、PCI、道路类型等多种特征构建数学模型来预测道路是否需要维护，并输出模型的准确率等指标，这里展示的0.86即为该任务模型准确率的样例数据。初赛任务B是特征重要性分析与维护策略优化问题，需在上一题基础上分析特征重要性并提出维护优先级划分策略，0.97则是该任务模型准确率的样例数据。结合问题重述中的样本解读可知，赛题提供了包含路段ID、PCI、AADT、车辙深度等多维度特征以及目标标签“Needs Maintenance”的真实道路检查数据集，这些模型准确率数据是基于此类数据集进行模型训练和评估后得到的部分结果示例。

这些模型准确率数据直观地反映了针对初赛A、B两个不同任务所构建模型的性能表现样例。对于任务A而言，准确率0.86的样例可初步体现模型对道路是否需要维护这一预测目标的整体判断准确性；任务B的0.97准确率样例则展示了在进行特征重要性分析和维护策略优化时所依赖模型的精度情况。尽管只是样例，但它们为参赛队伍了解模型效果提供了参考，也为后续基于模型结果进行特征贡献度分析、制定维护优先级划分策略等工作奠定了基础，有助于体现数学建模与数据分析技术在解决道路维护决策问题中的实际应用价值，为交通管理部门提供科学依据。

初赛任务A：路面维护需求预测（二分类问题）解题思路

一、问题定位与核心目标

1.2 特征工程：从原始数据到有效特征

通过特征衍生、编码和转换，增强特征与目标变量的关联性，捕捉潜在规律。