การจำแนกความรุนแรงของอุบัติเหตุทางถนนในประเทศไทยด้วย เทคนิคการจัดกลุ่มแบบเคมีนส์และตันไม้ตัดสินใจ

บทคัดย่อ

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์รูปแบบของอุบัติเหตุทางถนนในประเทศไทย และจำแนกปัจจัยที่มีผลต่อระดับความรุนแรงของเหตุการณ์ โดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล (Data Minin) ประกอบด้วยการแบ่งกลุ่ม K-Means  และต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ได้มาจากศูนย์กลางข้อมูลเปิดภาครัฐ (Open Government Data) สำนักงานพัฒนารัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์ จำนวน 81,744 รายการ

ผลการวิเคราะห์ด้วยการแบ่งกลุ่มแบบ K-Means พบว่าจำนวนกลุ่มที่เหมาะสมที่สุด คือ 4 กลุ่ม      (k = 4) ซึ่งสามารถจำแนกเหตุการณ์อุบัติเหตุออกเป็น 4 กลุ่มหลัก ได้แก่ (1) อุบัติเหตุหลายยานพาหนะ มีความรุนแรงปานกลาง ถึงรุนแรงสูง (2) อุบัติเหตุเล็กน้อย มีความรุนแรงต่ำ (3) อุบัติเหตุรุนแรงถึงชีวิต ความรุนแรงสูง และ (4) อุบัติเหตุบาดเจ็บ ความรุนแรงปานกลาง จากนั้นได้ใช้เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ เพื่อหากฎการตัดสินใจ (If Then rules) โดยกำหนดให้ระดับความรุนแรงของอุบัติเหตุเป็นตัวแปรเป้าหมาย และใช้ตัวแปรด้านเวลา ลักษณะถนน ประเภทยานพาหนะ และสภาพแวดล้อม เป็นตัวแปรอิสระ

ผลการประเมินแบบจำลองด้วยวิธี 10-fold cross validation พบว่ามีค่าความถูกต้อง (Accuracy) เท่ากับ 85%  ค่าความแม่นยำ (Precision) เท่ากับ 85%  ค่าความครอบคลุม (Recall) เท่ากับ 85% และค่า F1-Score เท่ากับ 84% ตามลำดับ แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองสามารถอธิบายรูปแบบอุบัติเหตุได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลลัพธ์จากงานวิจัยสามารถนำไปใช้เป็นข้อมูลสนับสนุน