本研究构建了一个结合贝叶斯和逻辑回归方法的二分类算法模型，旨在提高对交通事故发生的预测准确性。通过分析历史事故数据，该模型能够有效识别潜在的风险因素，并准确判断事故发生概率，为交通安全管理提供科学依据。
传统的道路交通事故预测主要基于历史数据来分析事故次数及其造成的损失趋势，然而这种方法无法体现交通状态的实时特性与事故发生之间的关系，并不能有效预防事故的发生。为此，我们提出了一种结合贝叶斯算法和逻辑回归二分类模型的方法来进行交通事故判断与预测。
首先进行必要的数据处理：将交通状况简化为正常（用0表示）或危险（用1表示），并利用收集到的交通流量信息作为特征变量描述不同的状态；然后通过这些特性，我们将实时事故预测问题转换成一个分类任务。对于一些极端的数据特征值，则采用下采样的方法来解决由于危险情况样本量较少而导致的不平衡数据集的问题。
接着将处理后的数据集划分为训练集和测试集，并在训练集中进行k折交叉验证以增强模型泛化能力，通过贝叶斯算法及逻辑回归对这些数据进行学习。我们使用查全率（recall）作为评估指标来挑选出性能更优的模型。基于样本数据所构建的分类器能够区分不同的交通状况。
实验结果表明，在这项任务中，逻辑回归比贝叶斯方法表现得更加出色，它能更好地捕捉到不同交通状态之间的差异，并提供更为精确的分类效果。最终，该模型可以用于对给定实时交通数据进行预测和判断。
5星
