交通事故严重程度Ｃ５．０决策树预测模型

根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征，基于Ｃ５．０决策树方法，选取某省会城市城区及周边重点公路１６００９起交通事故现场数据，分别将事故严重程度输出变量按照２分类和３分类，输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性和全属性，建立事故严重程度预测模型，生成相应规则集并利用测试样本进行检验和模型对比。研究结果表明２分类和３分类事故严重程度预测模型精度分别为７０％和６１％，多模型综合优度有所提升；实证规则集揭示了影响事故严重程度分类的因素主要有，碰撞类型、道路属性、事故致因和驾驶人类型等。