交通事故风险预测数据集

交通事故风险预测数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：交通事故, 风险预测, 邮编, 人口统计, 道路网络, 数据分析, 机器学习

数据概述
本数据集旨在帮助预测不同邮编区域的交通事故风险指数。数据集基于印度国内汽车生产和销售的增长趋势，以及由此带来的道路安全挑战，特别是交通事故的增加对保险行业的影响。数据集包含交通事故记录、人口统计信息和道路网络数据，可用于构建模型以预测不同邮编区域的事故风险指数。

数据集分为以下主要部分：
1. 训练集（train.csv）
- 包含 4,84,042 条记录，27 个字段，涵盖事故的基本信息、时间、地点、道路特征、天气条件等。
- 主要字段包括：
- Accident_ID: 事故唯一标识符
- Number_of_Casualties: 事故中伤亡人数
- Date, Time: 事故发生日期和时间
- Postcode: 事故发生地的邮编
- Road_Type, Speed_limit: 道路类型、限速信息
- Weather_Conditions, Road_Surface_Conditions: 天气和道路状况
- Urban_or_Rural_Area: 城市或乡村区域标识

1. 测试集（test.csv）

2. 包含 1,15,958 条记录，与训练集字段结构一致，用于模型的预测评估。

3. 人口数据（population.csv）

4. 包含 8,035 条记录，10 个字段，提供不同邮编区域的人口统计信息，包括：

   • postcode: 邮编
   • Rural_Urban: 城市或乡村标识
   • 各类人口指标，如总人口数、性别分布、居住类型等。

5. 道路网络数据（roads_network.csv）

6. 包含 91,566 条记录，8 个字段，提供不同邮编区域的道路网络信息，包括：
   • WKT: 道路几何信息
   • roadClassi, roadFuncti: 道路类型和功能
   • length: 道路长度
   • primaryRou: 主要道路标识
   • distance to the nearest point on rd: 到最近道路的距离

数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 交通事故风险建模
- 使用训练集数据构建模型，预测不同邮编区域的交通事故风险指数（Accident_Risk_Index），为保险行业提供风险评估支持。

1. 特征工程与数据增强

2. 参与者可以利用人口数据和道路网络数据进行特征工程，例如：

   • 根据邮编区域的人口密度和性别分布，分析事故发生的潜在风险因素。
   • 结合道路类型、限速和路况，优化模型性能。

3. 政策制定与规划

4. 为城市规划和交通管理提供数据支持，帮助识别高风险区域，优化交通设施和安全措施。

5. 保险行业应用

6. 保险公司可利用该数据集评估不同区域的事故风险，优化保险产品设计和承保策略。

7. 学术研究与教育

8. 适用于机器学习、数据科学领域的学术研究，帮助学生和研究人员理解如何基于多源数据构建预测模型。

示例应用
- 风险指数计算
事故风险指数 (Accident_Risk_Index) 的计算公式为：
[ \text{Accident_Risk_Index} = \frac{\text{sum(Number_of_Casualties)}}{\text{count(Accident_ID)}} ]
该公式用于衡量每个邮编区域的平均伤亡水平，是模型预测的核心指标。

• 特征工程
• 结合人口数据，可以分析人口密度与事故风险之间的关系。

• 根据道路网络数据，可以提取道路类型、限速和路况等特征，用于增强模型的预测能力。

• 模型提交

• 参与者需要根据测试集数据预测每个邮编区域的事故风险指数，并生成 my_submission_file.csv 文件，提交至指定平台进行评估。

通过本数据集，用户可以深入分析交通事故的分布规律，构建精准的预测模型，为风险管理、政策制定和学术研究提供有力支持。