Reconhecimento de padrões para a gravidade de acidentes de trânsito na Coreia

Um número crescente de acidentes de trânsito (RTA) na Coreia tem se mostrado prejudicial tanto para a economia quanto para a segurança. Um modelo de classificação estimado com precisão para vários tipos de gravidade de RTA em função de fatores relacionados fornece informações cruciais para a prevenção de acidentes potenciais. Aqui, três técnicas de mineração de dados (rede neural, regressão logística, árvore de decisão) são utilizadas para selecionar um conjunto de fatores influentes e para construir modelos de classificação para a gravidade dos acidentes. As três abordagens são então comparadas em termos de precisão de classificação. A constatação é que a precisão não difere significativamente para cada modelo e que o dispositivo de proteção é o fator mais importante na variação da gravidade dos acidentes.