Speeding Violation Type Prediction Based on Decision Tree Method: A Case Study in Wujiang, China
Notice bibliographique
Résumé
The speeding violation has become a key concern in the traffic safety management, as it increases the risk of traffic crashes, as well as the severity of these crashes. This uncivilized phenomenon is prominent and presents an increasing trend in Wujiang in recent years, which severely endangers the road traffic safety. This study is approved by the Traffic Police Brigade of Wujiang Public Security Bureau and aims to explore the characteristic of the speeding violation behaviour and attempt to make an effective prediction about it. This study proposes a speeding violation type (including type 1 and type 2) prediction method using electronic law enforcement data obtained from the public security administration of Wujiang. Before the prediction, a speeding violation influence factor analysis based on the binary logical regression model is proposed. The binary logical regression analysis identifies that the license plate, season, speeding area, position, and rainfall are the influence factors of Wujiang’s speeding violation. Then a decision tree method is used to predict the speeding violation type according to the influence factors, and from which the speeding violation situations can be determined. The prediction results demonstrate that under the hypothetical conditions, the high speeding violation level (i.e., type 2) tends to occur under high rainfall environment, and the foreign license plate and autumn present a larger probability of high speeding violation level than the local license plate and other seasons (i.e., spring, summer, and winter), respectively. Finally, a model comparison between the proposed method and other tree-based approaches is conducted. The comparison results show that the decision tree method outperforms other methods in prediction performance (including accuracy, precision, recall, and classification error), runtime, and ROC curve, which indicates that the decision tree method is feasible in predicting the speeding violation type of Wujiang. Based on the findings, the traffic managers can macroscopically grasp the speeding violation situation of the whole road networks, which can be referred for making the related polices and taking intervention measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».