如果我们使用的是灰云模型呢

如果你想使用灰色预测模型（Grey Prediction Model）进行事故预测预警，你可以按照以下步骤进行：

1. 加载并准备数据集：与前面的步骤相同，你需要加载一个包含事故相关特征的数据集。

2. 数据预处理：根据灰色预测模型的特点，需要对数据进行归一化处理，以便在预测时得到更好的结果。你可以使用MinMaxScaler或StandardScaler等方法进行归一化处理。

3. 灰色预测模型训练：使用灰色预测模型对数据进行训练。你可以使用GM(1,1)或其他模型。

下面是一个使用灰色预测模型进行事故预测预警的Python示例代码：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from grey_system.GM import GM

# 加载数据集
df = pd.read_csv("accidents.csv")

# 数据预处理
df = df.dropna() # 去除缺失值
df = df.drop(["id", "date"], axis=1) # 去除无用特征

# 特征工程
df["severity"] = df["severity"].map({"minor": 0, "moderate": 1, "serious": 2, "fatal": 3}) # 将文本特征转换为数值特征
X = df.drop("severity", axis=1)
y = df["severity"]

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 灰色预测模型训练
gm = GM(1, 1)
gm.fit(X, y)

# 预测
X_pred = scaler.transform([[20, 1, 3, 2, 1]]) # 假设这是一个新的数据点
y_pred = gm.predict(X_pred)

# 输出预测结果
print("Predicted severity:", y_pred)

这个示例中，我们使用了grey_system库中的GM类来训练灰色预测模型。在训练后，我们对一个新的数据点进行预测，并输出预测结果。请注意，这只是一个简单的示例，你需要根据你的具体数据集和预测目标来进行适当的调整和优化。