Predicting Accident Severity: An Analysis Of Factors Affecting Accident Severity Using Random Forest Model

要約

交通事故は多大な経済的および社会的コストをもたらし、少数の重大事故がこれらのコストの大部分を占めます。
事故の重大度を予測すると、潜在的に危険な道路状況を特定し、十分な情報に基づいた措置を講じて重大事故の数を減らすことで、交通安全への積極的なアプローチに役立ちます。
この研究では、事故の重大度を予測するためのランダム フォレスト機械学習アルゴリズムの有効性を調査します。
このモデルは、大都市圏の事故記録のデータセットでトレーニングされ、さまざまな指標を使用して評価されます。
モデルのパフォーマンスを向上させるために、ハイパーパラメーターと機能の選択が最適化されます。
結果は、ランダム フォレスト モデルが 80% 以上の精度で事故の重大度を予測するための効果的なツールであることを示しています。
この研究では、風速、気圧、湿度、視程、晴天、雲量など、モデル内の最も重要な変数の上位 6 つも特定されています。
適合モデルの曲線下面積は 80%、再現率は 79.2%、精度は 97.1%、F1 スコアは 87.3% です。
これらの結果は、提案したモデルが目標変数である事故重大度クラスを説明する性能が高いことを示唆しています。
全体として、この研究は、ランダム フォレスト モデルが事故の重大度を予測するための実行可能かつ信頼性の高いツールであり、米国における交通事故による死者数と負傷者数を減らすために使用できるという証拠を提供しています。

要約(オリジナル)

Road accidents have significant economic and societal costs, with a small number of severe accidents accounting for a large portion of these costs. Predicting accident severity can help in the proactive approach to road safety by identifying potential unsafe road conditions and taking well-informed actions to reduce the number of severe accidents. This study investigates the effectiveness of the Random Forest machine learning algorithm for predicting the severity of an accident. The model is trained on a dataset of accident records from a large metropolitan area and evaluated using various metrics. Hyperparameters and feature selection are optimized to improve the model’s performance. The results show that the Random Forest model is an effective tool for predicting accident severity with an accuracy of over 80%. The study also identifies the top six most important variables in the model, which include wind speed, pressure, humidity, visibility, clear conditions, and cloud cover. The fitted model has an Area Under the Curve of 80%, a recall of 79.2%, a precision of 97.1%, and an F1 score of 87.3%. These results suggest that the proposed model has higher performance in explaining the target variable, which is the accident severity class. Overall, the study provides evidence that the Random Forest model is a viable and reliable tool for predicting accident severity and can be used to help reduce the number of fatalities and injuries due to road accidents in the United States

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