За деревьями ДТП... видно 🛣️

Ученые Политеха разработали программу, которая прогнозирует тяжесть последствий ДТП и показывает, какой вклад дорожные и ситуационные факторы внесли в прогноз. В основе разработки — метод машинного обучения, использующий решающие деревья.

🌳 Каждое дерево формирует оценку через цепочку простых вопросов — например, было ли освещение на участке. Деревья добавляются последовательно: каждое новое помогает уменьшить ошибки всего ансамбля. Такой подход позволяет учитывать сложные, нелинейные зависимости между условиями ДТП и тяжестью его последствий.

Чтобы объяснить прогноз, исследователи используют SHAP-значения. Этот подход пришел из теории игр: в 1953 году американский математик Ллойд Шепли предложил способ справедливо разделить общий выигрыш между игроками в зависимости от вклада каждого. Здесь игроками становятся факторы ДТП, а выигрышем считается прогноз модели 🔢

Читать подробнее о разработке → vk.cc/d34ApS