事故预测程序通常包括以下几个步骤：
数据采集和预处理
收集相关的交通事故数据，如事故地点、时间、天气条件等。
对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、转换时间特征和数值特征的标准化等。
建模过程
选择合适的预测方法，建立预测模型。
使用历史数据进行训练，优化模型参数，提高预测准确性。
评价过程
对预测结果进行分析和评价，检查预测的准确性和可靠性。
根据评价结果对模型进行调整和优化。
反馈和调整
将预测结果应用于实际情境中，观察实际事故情况与预测结果的差异。
根据反馈信息对预测模型进行调整和优化，不断提高预测的准确性。
这些步骤构成了一个动态的输入、处理、输出反馈系统，通过不断的数据收集、模型训练和评价，逐步完善事故预测的准确性和可靠性。