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，