公共安全事件预测python

### 如何使用Python实现公共安全事件预测

#### 数据准备与预处理
为了构建一个可靠的公共安全事件预测模型，首先需要收集并整理相关数据。这通常涉及以下几个方面：

- **获取历史数据**：从官方渠道或其他可信来源获得关于过去发生的各类安全事故记录。
- **清洗和转换数据**：去除异常值、填补缺失项以及标准化数值范围等操作以提高后续建模效果。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
df = pd.read_csv('public_safety_events.csv')

# 处理缺失值和其他必要的清理工作
df.dropna(inplace=True)

# 特征工程 - 创建新特征或调整现有特征以便更好地适应特定类型的分析需求
X = df[['feature1', 'feature2']]  # 假设这些是用于预测的关键属性列名
y = df['target']                   # 目标变量应表示是否发生了某个具体的安全事故类型

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#### 构建机器学习模型
选择合适的算法对于成功完成此任务至关重要。考虑到这是一个典型的监督学习问题，在这里推荐几种常见的分类器选项：

- **逻辑回归 (Logistic Regression)**：简单易懂且计算速度快的选择之一；适用于线性可分的情况。
- **支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)**：当样本数量较少而维度较高时表现良好；可以通过核函数映射到更高维空间解决非线性关系。
- **随机森林 (Random Forest Classifier)**：集成多个决策树的结果来增强泛化能力和抗过拟合特性；非常适合于高维稀疏数据集上的应用。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 初始化不同类型的分类器实例
log_reg = LogisticRegression()
svc_clf = SVC(probability=True)
rf_clf = RandomForestClassifier()

classifiers = {'LR': log_reg, 'SVM': svc_clf, 'RF': rf_clf}

for name, clf in classifiers.items():
    # 训练模型
    clf.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测结果
    predictions = clf.predict(X_test)
    
    acc = accuracy_score(y_test, predictions)
    prec = precision_score(y_test, predictions)
    rec = recall_score(y_test, predictions)
    f1 = f1_score(y_test, predictions)
    
    print(f'{name} Model Performance:')
    print(f'Accuracy: {acc:.4f}, Precision: {prec:.4f}, Recall: {rec:.4f}, F1 Score: {f1:.4f}')

#### 结果解释与优化建议
通过上述过程可以获得初步的性能指标评价，但实际部署前还需要进一步调优超参数设置，并考虑引入更多外部因素作为辅助输入特征（如天气状况、节假日效应等），以此提升最终系统的实用性和可靠性[^4]。