请基于提供的主车运行轨迹数据和周边车辆运行轨迹数据构建主车变道动机识别模型并对变道行为的风险程度进行分级并回答以下问题1请简述构建的模型框架并阐述建模方法的采用原因2请列出模型拟合精度的评价方法并对所构建模型的缺陷进行分析.数据源于德国高速公路自然驾驶轨迹HighD数据集包含3个数据文件分别为x all lc.npy x all lk.npy risk label.csv其中x all lc.npy记录847条车辆的变道轨迹risk label.csv为847条变道轨迹的风险标签其中0表示低风险1表示高风险x all lk.npy为对比数据记录了847条车辆保持车道内行驶的轨迹x all lc.npy x all lk.npy具有相同的数据记录格式以x all lc.npy为例展开说明.图1为一个lane change轨迹示例大小为50×42其中行代表时间戳采样频率为25hz t表示本车变道开始时刻t1为变道开始前的上一个采样时刻依此类推由上至下分别记录开始变道至开始变道前2秒轨迹列代表特征变量为别按照本车