项目最初只是我给自己选车牌时遇到的一个困惑：不同平台对同一个号码的评价天差地别。为了弄清楚它到底有没有「客观规律」，我开始分析大量真实车牌数据。
在跨地区、跨年份的样本中，经过多轮交叉对比，我观察到事故车牌与普通车牌在部分数字结构上的差异竟达到数十倍，强烈到难以忽视。
在此基础上，我还尝试对多种传统理论进行对照分析，验证它们在真实数据中的表现与适用性。最终，我结合机器学习对数据进行了建模分析，构建出了现在的安全分模型。
项目故事
从个人困惑出发，到可复用的评分模型——这是一条很长的验证之路。
一个令人愉悦的车牌固然锦上添花，但真正的行车安全来自稳健的驾驶习惯、良好的安全意识与对突发状况的应对能力。衷心建议您多关注权威的交通安全科普与典型案例，从真实情境中提升风险识别能力，确保每一次出行都更安心。
同时需要说明的是，安全分模型基于历史数据进行建模分析，仅用于辅助参考，不具备预测未来的能力。