Accident Predictor: 准确的交通事故预测因子可潜在挽救生命 - 使用scikit-learn和Google Cloud等工具实现

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本项目利用scikit-learn及Google Cloud等技术开发了一套准确的交通事故预测模型，旨在通过识别关键风险因素来预防事故，从而减少道路伤亡。在本项目中，我们致力于开发一种预测道路交通事故（RTA）风险的工具，以解决英国伦敦的道路交通安全问题，并帮助用户做出明智的选择关于其行驶路线。此外，我们也对过往的数据与图像进行了详细的分析，以便更深入地了解道路事故。我们的Web应用程序分为两个部分：探索和交互。在探索部分中，我们介绍了研究方法、使用的算法以及数据的分析和可视化；而在互动界面里，用户可以通过一个动态仪表板预测他们选择路线上的RTA可能性。该应用利用机器学习模型进行预测。用户需要输入日期时间、出发地及目的地信息。然后应用程序会调用路径规划与天气API来获取预报天气情况。这些数据随后会被用于计算在选定路线上发生道路交通事故的可能性，其结果将以危险图标的形式显示在地图上。整个Web应用程序是使用Python和Flask开发的。

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Accident Predictor: 准确的交通事故预测因子可潜在挽救生命 - 使用scikit-learn和Google Cloud等工具实现

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本项目利用scikit-learn及Google Cloud等技术开发了一套准确的交通事故预测模型，旨在通过识别关键风险因素来预防事故，从而减少道路伤亡。在本项目中，我们致力于开发一种预测道路交通事故（RTA）风险的工具，以解决英国伦敦的道路交通安全问题，并帮助用户做出明智的选择关于其行驶路线。此外，我们也对过往的数据与图像进行了详细的分析，以便更深入地了解道路事故。我们的Web应用程序分为两个部分：探索和交互。在探索部分中，我们介绍了研究方法、使用的算法以及数据的分析和可视化；而在互动界面里，用户可以通过一个动态仪表板预测他们选择路线上的RTA可能性。该应用利用机器学习模型进行预测。用户需要输入日期时间、出发地及目的地信息。然后应用程序会调用路径规划与天气API来获取预报天气情况。这些数据随后会被用于计算在选定路线上发生道路交通事故的可能性，其结果将以危险图标的形式显示在地图上。整个Web应用程序是使用Python和Flask开发的。

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