传统的道路交通事故预测是对交通事故次数及其造成的损失的历史趋势进行预测，针对其不能反映交通事故与实时交通特性关系、不能有效地预防事故发生的问题，提出一种贝叶斯和逻辑回归二分类算法的交通事故判断与预测模型 首先，进行数据处理，将交通状态划分为正常与危险两种，分别用0和1表示；利用采集的交通流数据作为特征变量对不同的状态进行表征，将事故的实时预测问题转化为分类问题；对某项偏大的数据特征进行数据处理，利用下采样策略解决由于危险状态样本较少而导致的样本不均衡问题；将重新选出的数据集分割成训练集与测试级，在训练集上进行k折交叉验证，利用贝叶斯和逻辑回归进行训练。利用recall查全率选出较好模型。根据样本数据训练的分类器对不同的交通状态进行分类识别。实验结果表明，逻辑回归比贝叶斯更能较好判断，更能反映不同交通状态的差别，获得更好的分类结果。最后，对于给定的交通数据进行预测与判断

在（3）部分中包含以下模型： 逻辑回归 马尔科夫链 蒙特卡洛模拟 模糊综合评价 模拟退火 拟合模型

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运用随机森林、逻辑回归、svm处理葡萄酒品质数据，对葡萄酒品质等级进行划分，做预测

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当前关于酒后驾驶事故的大多数研究都集中在立法和公众教育上。 然而，尤其是在中国，关于酒后驾驶（DUI）和醉酒驾驶（DWI）之间的醉酒驾驶严重性的统计分析较少。 从2012年和2013年中国某城市的血液酒精检测报告中收集了3368次与酒后驾车相关的撞车事故。对数据进行预处理之后，使用卡方检验分析了不同变量与酒后驾车类型之间的关联。 进行逻辑回归模型以估计DUI和DWI下变量的影响。 结果表明，一天中的小时，驾驶员的年龄，驾驶员的伤亡和事故区域与酒后驾车有着显着的相关性。 随着年龄的增长，每年随着年龄的增长略有下降，为0.995，随着时间的推移，略有上升，为1.014。 DUI比DUI更有可能在交通事故中导致死亡（OR = 1.316）。 在DWI案件中，驾驶员的死亡（OR = 2.346）比伤害（OR = 1.910）更有可能发生。 这些发现表明，应该更加注意加强对DWI的控制。 它也可以为事故预防，交通执法和交通管理提供重要依据。

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一个简单的案例，根据两门考试成绩来预测能否被学校录取。代码+数据