Road-Traffic-Accident-Data|交通事故数据集|机器学习数据集

该数据集是从亚的斯亚贝巴子城市警察部门收集的，用于硕士研究工作。数据集基于2017-2020年的道路交通事故手工记录编制而成。在数据编码过程中排除了所有敏感信息，最终包含32个特征和12316个事故实例。然后对数据进行预处理，并通过使用不同的机器学习分类算法分析，以识别事故的主要原因。目标特征是accident_severity，这是一个多类别变量。任务是根据其他31个特征逐步分类此变量。评估指标为f1分数。

原始信息汇总

道路交通事故数据集概述

数据集目标

• 分析道路交通事故数据以减少事故发生的频率和严重程度。
• 开发洞察以改进道路安全措施和交通管理系统。

数据来源

• 数据收集自亚的斯亚贝巴（Addis Ababa）子城市警察部门，用于硕士研究工作。
• 数据来源于2017-2020年期间的道路交通事故手工记录。

数据处理

• 在数据编码过程中排除了所有敏感信息。
• 数据集经过预处理，用于通过不同的机器学习分类算法分析事故的主要原因。

数据集特征

• 包含32个特征和12316个事故实例。
• 目标特征为accident_severity，是一个多类别变量。
• 任务是基于其他31个特征对该变量进行分类。

评估指标

• 使用f1-score作为评估指标。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在道路交通安全研究领域，Road-Traffic-Accident-Data数据集通过系统化采集埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴市辖警察部门2017至2020年间的交通事故手工记录构建而成。原始数据经过严格的脱敏处理，剔除所有敏感信息后形成包含32个特征维度和12316条事故记录的结构化数据集。研究人员采用专业的数据预处理流程，确保数据质量满足机器学习分类算法的分析需求，为探究交通事故成因提供了可靠的基础。

使用方法

研究者可基于该数据集开展交通事故预测模型的构建与验证工作，通过特征工程提取关键风险因子，并运用分类算法建立事故严重程度评估体系。数据的分步处理流程建议用户逐日完成特征分析任务，最终以f1-score作为模型性能的量化标准。该数据集特别适合用于比较不同机器学习方法在交通安全领域的应用效果。

背景与挑战

背景概述

Road-Traffic-Accident-Data数据集由亚的斯亚贝巴警察局于2020年整理发布，旨在通过机器学习技术分析2017-2020年间埃塞俄比亚首都的道路交通事故记录。该数据集包含12,316起事故案例及32项特征变量，剔除了所有敏感信息后保留了事故严重程度作为多分类目标变量。作为交通安全研究领域的重要资源，该数据集为道路安全措施的优化提供了数据支撑，推动了智能交通管理系统的发展。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于事故严重程度的多分类预测，需要从31个异构特征中识别关键致因因素。数据构建过程中，研究者需克服原始记录的非结构化特性，包括手工记录的标准化处理、敏感信息的脱敏技术，以及时空特征的有效编码。机器学习建模时，类别不平衡问题与高维稀疏特征的处理成为算法性能提升的主要瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在交通工程与安全管理领域，Road-Traffic-Accident-Data数据集为研究者提供了详实的交通事故记录。通过分析2017至2020年间埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴地区的12316起事故案例，该数据集常被用于训练机器学习模型，以预测事故严重程度。研究者利用其32个特征变量，构建分类算法来识别高风险事故模式，为道路安全研究奠定数据基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了交通事故致因分析的复杂性难题。通过多维度特征（如时间、地点、天气等）与事故严重程度的关联建模，学术界得以量化不同风险因素的影响权重。其标注的accident_severity目标变量，推动了基于F1-score评估指标的机器学习方法创新，填补了发展中国家微观交通事故数据研究的空白。

实际应用

城市规划部门借助该数据集的分析成果，优化了交通信号灯配置与危险路段改造方案。保险企业则利用事故模式预测模型，开发了差异化保费定价系统。在智能交通系统建设中，这些数据支撑了实时事故预警算法的开发，显著提升了应急响应效率。

数据集最近研究

最新研究方向

在智能交通系统领域，Road-Traffic-Accident-Data数据集正推动基于机器学习的交通事故严重性预测研究。该数据集包含2017-2020年埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴地区的交通事故记录，涵盖32个特征和12316个实例，为分析事故成因提供了丰富素材。当前研究热点集中在多分类算法优化上，特别是针对accident_severity这一目标变量的精准预测。研究者们通过比较不同分类模型在f1-score指标上的表现，探索提升道路安全预警系统准确性的新途径。这类研究对发展中国家改善交通管理具有重要参考价值，其成果可辅助制定更具针对性的道路安全政策。