机器学习如何用于道路事故分析

机器学习已经成为我们日常生活中不可分割的一部分。如今，无论是医学科学，还是对自动驾驶汽车非常有用的车道检测，它几乎被应用到所有地方。不仅如此，机器学习还可以用来预防交通事故。

摘要目的:

每条高速公路上每天都发生大量事故。那么，创建一个有助于预防事故的模型怎么样?我们可以通过在城市和农村发生的事故模式的帮助下建立一个准确的模型来预防事故。我们可以把不同类型的事故分类，并在此基础上采取必要的安全预防措施。但为此，我们需要一份过去几年发生的交通事故的准确记录。根据研究，居民区更容易发生事故。我们可以把这些区域聚在一起。

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概念:

Python编程语言基础(最好是python3或以上)
机器学习算法基础

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软件需要:

水蟒-木星或你可以只是简单地下载木星笔记本从您的cmd终端。只要输入pip install -jupyter notebook就可以了。

我们将使用哪些模块:

Numpy
熊猫
进口matplotlib。Pyplot作为PLT

实现:

收集数据记录。数据在这里扮演着最重要的角色。我们必须收集有关过去事故的准确数据。有很多特征，比如司机的特征(醉酒，鲁莽的司机等)，道路状况如何，道路上有没有灯，天气状况等等。这些特征将帮助我们建立一个准确的模型。
根据这些特征创建一个图表。这个图表会显示事故的强度。这可以预测高速公路上的撞车事故和伤亡人数。这可以用来创造风险因素，并将采取安全措施。
现在计算一下发生在城市和农村地区的交通事故的比例。把它做成一个图表。
现在我们来画一张时间图。什么时候开车最危险?这将帮助我们在一天中的那个时候或一年中的那个时候采取特别的预防措施。
把速度和事故联系起来。研究表明高速区域发生的事故更多。
把年龄和事故联系起来。用这个做个图。研究表明，18-20岁之间的人更容易发生事故。
道路上的灯是安全驾驶的一个非常重要的部分。所以，你必须在道路上的光照条件和道路上的事故数量之间建立一个相关性。

总结

您可以遵循此实现，很可能会得到准确的结果。然而，结果取决于收集的数据或作为输入提供的数据的准确性。