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摘要 - 当谈到长距离运输时，我们唯一最简单、最快捷的选择就是飞机。飞机失事一直是一场大悲剧。尽管我们能够制造出可搭载 850 多名乘客的机器，但这种飞机的安全性仍存在一些问题。没有一种交通方式是安全的。即使是骑自行车的孩子也不安全。但我们不能对不断发展的世界置之不理，因为飞机在社会发展中发挥着重要作用。仅仅因为它不安全，或者少数飞机没有到达目的地，人类就不能拒绝飞机。关于最近飞机事故的研究证明，很有可能出现意想不到的结局。飞机失事是由多种因素造成的。如果我们能够拯救人们的生命，延缓无可否认的死亡，我们就会让世界再次伟大。在这里，我们试图建立机器学习模型，根据过去的事件预测和分类任何飞机事故的严重程度。通过这种方法，整个航空业可以预测由于各种因素造成的飞机事故。然后他们可以制定行动计划，将事故风险降至最低。我们使用逻辑回归来确定某个特定特征是否重要，然后我们采用随机森林技术进行分类。最后，我们使用 XGBoost，它为 Python 提供了一个梯度增强框架来生成模型。该方法的最终结果将根据事故的严重程度给出航空事故预测。索引术语 - 航空事故、逻辑回归模型、XGboost、随机森林
使用逻辑回归预测航空事故...
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