python项目：动态高危路段预测与GBDT+LR源码分析

资源摘要信息:"基于GBDT+LR预测动态高危路段python源码含详细项目说明.zip" 本资源是一个关于利用GBDT（梯度提升决策树）和LR（逻辑回归）预测动态高危路段的Python项目，提供了源代码以及详细的项目说明文档。该资源的使用目标群体广泛，包括在校学生、专业教师、企业员工以及编程初学者。项目不仅具有学习借鉴价值，同时可以直接用于学术研究、课程设计、毕业设计等。开发者鼓励用户在此基础上进行二次开发和创新。 项目总体思路分为以下几个步骤： 1. 数据获取：获取原始数据，包括交通事件数据、天气数据、时间数据等。 2. 数据清洗：合并不同类型数据，处理缺失值，对分类特征进行one-hot编码。 3. 特征工程：对数值特征进行平滑处理，选择与主题相关的特征。 4. 数据建模：选择合适的算法构建模型。 5. 模型评估：在测试集上使用准确率、召回率、F值等指标评估模型。 6. 效果验证：将模型预测结果与实际发生情况进行比较。 7. 模型改进：分析预测错误的数据，提出改进建议。 在动态高危路段预测分析方面，本项目采用了两步聚类法确定高危路段的含义。两步聚类法是一种在SPSS Modeler中使用的聚类算法，分为预聚类和聚类两个阶段。通过遍历每段路（2公里）的情况，包括是否有桥梁、是否管制、管制原因、月份、时刻、天气等因素，采用两步聚类法将数据分为高危路段和非高危路段。 在数据获取方面，项目涉及了多种数据源，包括ahgs数据库中的bridgedata、gaosu_event、tunneldata表，以及天气数据和时间数据。 特征集的构造是通过原始特征和组合特征两部分构成。原始特征包括时间、道路状况、天气等信息，具体细化为一天24小时划分、季节、节假日、是否管制、管制原因、管制等级、是否施工、是否含桥梁、是否有隧道、事故发生次数、湿度、温度、能见度、风速、风向等。组合特征的构造采用了GBDT模型，通过GBDT模型学习到的树结构来生成新的特征向量。 在构造数据集时，每个路段都被赋予了上述属性，然后根据聚类结果对路段进行打标签，高危路段标记为1（正样本），非高危路段标记为0（负样本）。 该项目还涉及到使用Python进行数据挖掘，所使用的库包括sklearn.ensemble中的GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegressor，通过这些库提供的Estimators控制模型拟合的参数。 本资源的标签包括了“课程大作业”、“课设源码”、“毕业设计”、“期末大作业”、“GBDT”，表明它适合用作学术项目或个人学习的资源。 文件压缩包中包含了以下文件： - 详细项目说明.md：该项目的详细文档说明，包括了项目的背景、目标、实现步骤、数据获取、模型构建、评估和使用说明等。 - dynamicRiskRoadPredict：该项目的Python源代码文件，包含了数据处理、模型训练和预测等核心功能的实现代码。