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No.60-22

著者	1) 高橋啓太, 2) 宮崎祐介, 3) 北村光司, 4) 佐藤房子
著者（英）	1) Keita Takahashi, 2) Yusuke Miyazaki, 3) Koji Kitamura, 4) Fusako Sato
勤務先	1) 東京工業大学, 2) 東京工業大学, 3) 産業技術総合研究所, 4) 日本自動車研究所
勤務先（英）	1) Tokyo Institute of Technology, 2) Tokyo Institute of Technology, 3) AIST, 4) JARI
抄録	本研究では，交通事故における乗員の死亡・重傷リスクを予測する機械学習モデルを構築した．予測モデルとして従来のロジスティック回帰に代わりLightGBMを採用し，また予測に用いる特徴量とデータ表現を検討することで，予測精度が向上することを確認した．
抄録（英）	The purpose of this study was to develop a machine learning model for predicting serious injury risk of occupants. LightGBM was used to construct a severe injury prediction model for the NASS-CDS database in US. Furthermore, by examining the features and data representation of the prediction model, the prediction accuracy was improved compared to the conventional logistic regression model. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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