Predicting Traffic Accident Severity Using Machine Learning Techniques

Ülkelerin ekonomilerine, milli varlıklarına zarar verip insanların yaşamlarına sebep olan trafik kazaları, ülkelerin en büyük sorunlarından biridir. Dolayısıyla, kazaların meydana gelmesine katkıda bulunan faktörlerin araştırılması ve doğru bir kaza şiddeti tahmin modelinin geliştirilmesi kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, 2011-2021 yılları arasında Teksas'ın Austin, Dallas San Antonio şehirlerinden toplanan kazası verileri kullanılarak, kazalara faktörler incelenip, Derin Öğrenme, Lojistik Regresyon, XGBoost, Random Forest, KNN SVM gibi 6 farklı makine öğrenme tekniğinin şiddet-tahmin performans sonuçları karşılaştırılırdı. Elde edilen bulgular, Regresyon algoritmasının şiddetini sınıflandırmada %88 doğrulukla diğerleri iyi performansı gösterdiğini göstermektedir.