交通事故判断，采用贝叶斯和逻辑回归的二分类算法。

简介：
传统的道路交通事故预测通常依赖于对交通事故发生次数及其所造成的损失的历史趋势进行推断。然而，这种方法存在着局限性，无法充分体现交通事故与实时交通状况之间的关联性，并且在有效预防事故发生方面也显得不足。为此，本文提出了一种基于贝叶斯和逻辑回归二分类算法的交通事故判断与预测模型。首先，对采集到的交通数据进行处理，将交通状态细分为“正常”和“危险”两种状态，并分别用0和1进行编码；随后，利用这些交通流数据作为关键特征变量，对不同状态进行精确的表征，从而将事故的实时预测问题转化为一个典型的分类问题。为了应对由于危险状态样本相对较少而可能导致的样本不平衡现象，本文采用了下采样策略对数据进行精简处理；再者，将经过筛选的完整数据集分割为训练集和测试集，并在训练集上实施k折交叉验证技术，以确保模型的泛化能力。通过评估recall查全率这一指标，选择性能最优的模型进行训练。训练完成的分类器能够对不同的交通状态进行准确的分类识别。实验结果表明，逻辑回归模型在判断能力和反映不同交通状态差异的能力方面优于贝叶斯模型，从而获得了更为卓越的分类效果。最后，该模型能够根据给定的交通数据进行准确的预测与判断。