= 基本假设
1. 洪水发生的概率可以被明确区分为高、中、低风险类别
2. 过去洪水事件的特征和概率在未来将保持不变。
3. 附件'train.csv'和'test.csv'给出的数据准确无误，且涵盖多种不同的洪水事件，能够代表洪水发生的典型情况和异常情况
4. 所选的统计和机器学习模型适用于洪水灾害的概率预测。
5. 模型能够通过选择适当的指标和降维技术处理潜在共线性问题，使最终使用的指标在模型中是相对独立的。
6. 在计算指标权重和模型参数时，这些值在不同的样本和时间点上是稳定的，不会出现剧烈波动。
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