道路交通事故严重程度预测：基于机器学习的智能预警系统

本项目使用机器学习技术预测交通事故的严重程度，基于驾驶员信息、车辆特征、道路条件、天气状况等多维因素，并通过 Streamlit 构建交互式 Web 应用实现实时预测。

• 原作者/维护者： adhithya20002
• 来源平台： GitHub
• 原始标题： road-accident-severity-prediction
• 原始链接： https://github.com/adhithya20002/road-accident-severity-prediction
• 发布时间： 2026年6月3日

---

道路交通事故是全球性的公共安全问题。根据世界卫生组织的数据，每年约有 135 万人死于道路交通事故，还有数千万人受伤或致残。除了人员伤亡，交通事故还造成巨大的经济损失和社会负担。

在这个背景下，能够预测事故严重程度的技术具有重要的社会价值：

• 应急响应优化： 预测到严重事故时，可以自动调度更多救援资源
• 预防措施制定： 识别高风险场景，提前采取预防措施
• 保险定价： 帮助保险公司更准确地评估风险
• 城市规划： 识别事故高发区域，指导道路改进

本项目正是基于这一需求，使用机器学习技术构建事故严重程度预测模型，并通过 Web 应用形式让非技术用户也能方便使用。

---

项目遵循标准的机器学习工程流程，从数据采集到模型部署形成完整闭环：

项目使用 RTA（Road Traffic Accident）数据集，包含与道路交通事故相关的多维信息。这类数据通常来自交通管理部门的事故报告系统。

原始数据往往存在缺失值、异常值和格式不一致等问题。预处理阶段包括：

• 处理缺失数据
• 异常值检测与处理
• 数据类型转换
• 重复记录处理

通过可视化分析理解数据分布和特征关系：

• 事故严重程度的类别分布
• 各特征与严重程度的关联性
• 特征之间的相关性分析
• 时间、地理分布模式

将原始数据转换为模型可用的特征：

• 类别变量编码（Label Encoding / One-Hot Encoding）
• 数值特征标准化
• 特征选择（去除冗余或无关特征）
• 可能还包括特征组合或衍生特征创建