/IKT_Fahrradunfaelle

Vergleich von Beinaheunfällen mit echten Unfällen, um zu sehen, ob die Beinaheunfälle auf echte Unfälle hindeuten.

Primary LanguageJupyter Notebook

IKT_Fahrradunfaelle

Vergleich von Beinaheunfällen mit echten Unfällen, um zu sehen, ob die Beinaheunfälle auf echte Unfälle hindeuten. (verworfen) NEU: Anhand der Fahrradunfall-Tabelle die Abhängigkeiten von Zeitraum, Straßenzustand bzw Wetterbedingungen ermitteln und diese in ML so modellieren, so dass dann in verschiedene Locations um verschiedene Zeiten dann bei hochen Unfallsrisiko eine Warnung ausgibt.

outline of oursprints: (what files were worked on during the different sprints)

Sprint 1:

  • Data exploration
  • bicycle_accident
  • bi_nearly accidents

Sprint 2 -Data exploration

  • Merge file
  • Machine learning aspect

Sprint 3

  • Todos or outline
  • Mtest/test

Sprint 4

  • testcase/regpderKlassif

Sprint 5 Mtest/test2 inProgress/unfallDatensatz app