预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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Causal Analysis and Classification of Traffic Crash Injury Severity Using Machine Learning Algorithms

Meghna Chakraborty · Timothy Gates · Subhrajit Sinha首次提交 2021-11-30 · 修订 2021-11-30 · v1arXiv预印本

利用机器学习分析和分类交通事故伤害严重程度AI 解读

Causal analysis and classification of injury severity applying non-parametric methods for traffic crashes has received limited attention. This study presents a methodological framework for causal inference, using Granger causality analysis, and injury severity classification of traffic crashes, occurring on interstates, with different machine learning techniques including decision trees (DT), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and deep neural network…

宏观 · 时间序列因果推断机器学习与 DML

关联记录被引 3 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓