Vehicle Safety Device (Airbag) Specific Classification of Road Traffic Accident Patterns through Data Mining Techniques

机译：车辆安全装置（安全气囊）通过数据挖掘技术具体分类道路交通事故模式

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Rich developing countries suffer from the consequences of increase in both human and vehicle population. Road accident fatality rates depend upon many factors which could vary for different countries. It is a very challenging task and investigating the dependencies between the attributes become complex because of many environmental and road related factors. In this research work we applied data mining classification technique RndTree and RndTree using ensemble methods viz. Bagging, AdaBoost and Multi Cost Sensitive Bagging (MCSB) to carry out vehicle safety device based classification of which RndTree using Adaboost gives high accurate results. The training dataset used for the research work is obtained from Fatality Analysis Reporting System (FARS) which is provided by the University of Alabama's Critical Analysis Reporting Environment (CARE) system. The results reveal that RndTree using Adaboost improvised the classifier's accuracy.

机译：富国发展中国家患有人类和车辆人口增加的后果。道路事故死亡率取决于不同国家可能有所不同的因素。由于许多环境和道路相关因素，这是一个非常具有挑战性的任务，并调查属性之间的依赖关系变得复杂。在本研究工作中，我们使用集合方法viz应用数据挖掘分类技术rndtree和rndtree。袋装，adaboost和多重成本敏感袋（MCSB）开展车辆安全装置的基于型rndtree使用adaboost的分类提供了高精度的结果。用于研究工作的培训数据集是从阿拉巴马州大学批判性分析报告环境（护理）系统提供的死亡分析报告系统（FARS）获得的。结果表明，使用AdaBoost的RNDTree提高了分类器的准确性。

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来源
《International Conference on Advances in Computing and Information Technology》|2013年||共11页
会议地点
作者
S. Shanthi; R. Geetha Ramani;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP309-532;
关键词
Data Mining; Classification Algorithms; Bagging; Boosting; MCSB; Road Accident Data; RndTree;

机译：数据挖掘;分类算法;袋装;提升;MCSB;道路事故数据;rndtree;

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