대구 교통사고 피해 예측 AI 경진대회 - (1)
대회 개요 이동수단의 발달에 따라 다양한 유형의 교통사고들이 계속 발생하고 있는 현실에 따라 한국자동차연구원과 대구디지털혁신진흥원에서는 해당 사고의 원인을 규명하고 사고율을 낮추기 위해, 시공간 정보로부터 사고위험도(ECLO)를 예측하는 AI 알고리즘 발굴을 목표로 본 대회를 개최한다고 한다. ECLO(Equivalent Casualty Loss Only) : 인명피해 심각도 ECLO = 사망자수 * 10 + 중상자수 * 5 + 경상자수 * 3 + 부상자수 * 1 본 대회에서는 사고의 위험도를 인명피해 심각도로 측정한다. 데이터 train.csv 각 사건 ID에 대한 Feature는 사고일시,요일,기상상태,시군구,도로형태,노면상태,사고유형,사고유형 - 세부분류,법규위반,가해운전자 차종,가해운전자 성별,가..
2023. 11. 19.
INDEX 실습
가상 데이터 INDEX를 이용했을때의 효율을 알아보기 위해 가상의 Student Data 10만개를 생성하는 sql 코드를 만드는 파이썬 코드를 작성하였다. import pandas as pd import numpy as np # 학생 수 정의 num_students = 100000 # 기본 데이터 생성 names = ['Lee', 'Kim', 'Park', 'Choi', 'Jung', 'Kang', 'Cho', 'Yoon', 'Lim', 'Han', 'Hyun', 'Ji', 'Yeon', 'Hoon', 'Sun', 'Min', 'Soo', 'Seok', 'Hee', 'Kyu'] domains = ['example.com'] password = '1234' did = 1 # 데이터프레임 생성 df_stu..
2023. 11. 14.
