Makine öğrenme yöntemleri ile Kahramanmaraş ilindeki trafik kazası sonuçlarının analizi ve tahmin edilmesi

Trafik kazaları insan yaralanmaları ve ölümlerinin en büyük nedenlerindendir. Dünya üzerinde her yıl 1 milyonun üzerinde ölümlü, 50 milyona yakın yaralanmalı trafik kazası meydana gelmektedir. Bu kazalarda ortalama her 2 saniyede bir trafik kazası yaşanırken her 50 saniyede bir ölümcül kaza ile sonuçlanmaktadır. Bu çalışmada, 2017 ile 2020 yılları arasında Kahramanmaraş il merkezi ve ilçelerinde gerçekleşen 28 adet öznitelikten oluşan 7929 adet trafik kazası WEKA aracında makine öğrenme teknikleri ile analiz edildi. Trafik kazalarının analizinde sınıflandırma, kümeleme, birliktelik kuralı ve görsel karşılaştırma yöntemleri kullanılmaktadır. Sınıflandırma yönteminde Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, K En Yakın Komşu, PART, AdaboostM1, J48 ve Rastgele Orman algoritmaları kullanıldı. Kümeleme yönteminde SimpleKMeans ve EM kümeleme algoritmaları kullanıldı. Birliktelik yönteminde Apriori algoritmaları kullanıldı. Sonuç olarak trafik kazalarının tahmininde sınıflandırma algoritmaların performans ölçütlerine bakıldığında karar ağaçlarından J48 algoritması en başarılı sonuçları elde ederken, NB algoritmasının başarı düzeyi kötü olmasa da diğer algoritmalara oranla daha düşük kalmıştır. Tüm yöntemlerin ortak sonucu gelecekte yaşanabilecek ölümle ve yaralanmalı potansiyel kazaların daha çok sabah saat 04:00 ile 08:00 ve akşam saat 16:00 ile 20:00 arasında, Kahramanmaraş il merkezi ve Onikişubat ilçesinde yerleşim yeri içerisinde, Göksun ilçesindeki yerleşim yeri dışındaki eğimli ve virajlı yollarda ve Pazarcık ilçesindeki yerleşim yeri dışındaki bölünmüş yollarda yaşanma riskinin yüksek olduğu belirlenmiştir. Ayrıca meydana gelen kazalarda sürücülerin trafik ve hız kurallarına uymadığı, trafik lambası, trafik levhası, yaya yolu, emniyet şeridi ve banket gibi yol, çevre ve güvenlik ekipmanlarının yetersiz kaldığı belirlenmiştir.