Analysis of road accidents in India using data mining classification algorithms

机译：使用数据挖掘分类算法分析印度的道路事故

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Classification is a model finding process which is used for segmenting the data into different classes based on some constraints. This work analyzes the road accidents in India data set using classification algorithms namely linear regression, logistic regression, decision tree, SVM, Naïve Bayes, KNN, Random Forest and gradient boosting algorithm. Performance measures used are accuracy, error rate and execution time. This analysis is done in R data mining tool. The performance of KNN is better than other algorithms.

机译：分类是一种模型查找过程，用于根据某些约束将数据划分为不同的类别。这项工作使用线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机，朴素贝叶斯，KNN，随机森林和梯度增强算法等分类算法分析印度数据集的道路事故。使用的性能指标包括准确性，错误率和执行时间。该分析是在R数据挖掘工具中完成的。 KNN的性能优于其他算法。

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来源
《2017 International Conference on Inventive Computing and Informatics》|2017年|1122-1126|共5页
会议地点 Coimbatore(IN)
作者
E. Suganya; S. Vijayarani;
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作者单位

Department of Computer Science, Bharathiar University, Coimbatore-641046;

Department of Computer Science, Bharathiar University, Coimbatore-641046;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Classification algorithms; Accidents; Forestry; Decision trees; Support vector machines; Data mining; Boosting;

机译：分类算法;事故;林业;决策树;支持向量机;数据挖掘;提升;;

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