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中断，因此，它们被归类为“高影响、低概率”（HILP）事件。航空事故报告由专家审查，但全面了解事故及其整体影响也很重要。这项研究提供了一个可解释的机器学习框架来预测飞机损坏。此外，它描述了通过使用模拟工具检测到的飞行规范模式，并阐明了特定航空事故的根本原因。因此，我们可以以 85% 的准确率和 84% 的同类准确率预测飞机损坏。最重要的是，我们模拟了可能的飞行类型、飞机类型和飞行员专业知识的组合以得出见解，并建议航空利益相关者（例如机场管理人员、航空公司、飞行培训公司和航空政策制定者）可以采取的行动。简而言之，我们将预测结果与模拟相结合，以解释发现并规定行动。
使用机器学习进行业务推断和风险建模
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