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最近的研究预测，到2030年，交通事故将成为全球第五大死因。 由于驾驶员的精神状态、道路状况、天气状况、交通和违反交通规则等特征的复杂组合，如今很难确定交通事故的根本原因。 交通事故造成的死亡和驾驶员伤害的成本对社会产生了很大的影响。 如今，机器学习技术在道路事故领域的应用越来越受欢迎。 机器学习分类器的部署取代了传统的数据挖掘技术，以产生更高的结果和准确性。 这项工作对使用机器学习领域的与事故预测相关的各种现有工作进行了调查。

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回归树matlab代码GENIE3 基于机器学习的方法，可根据表达数据推断基因调控网络。 GENIE3方法在以下论文中描述（可用）： Huynh-Thu V. A., Irrthum A., Wehenkel L., and Geurts P. Inferring regulatory networks from expression data using tree-based methods. PLoS ONE, 5(9):e12776, 2019. GENIE3的四个实现可用：Python，MATLAB，R / randomForest和R / C。 每个文件夹都包含一个PDF文件，其中包含有关如何运行代码的分步教程。 注1：R / C实现也可以从安装。 注2： PLoS ONE论文中介绍的所有结果都是使用MATLAB实现生成的。 GENIE3基于回归树。 为了学习这些树，Python实现使用该库，MATLAB和R / C实现分别是编写的C代码的MATLAB和R包装器，而R / randomForest实现使用R包。 R / C实现是最快的GENIE3实现，是为SCENIC管道开发

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