交通事故を未然に防ぐため，その要因となるドライバーの覚醒水準の低下を認識するシステムの必要性が高まっている．そこで生体情報と車両の操作情報からドライバーの眠気を推測するモデルの精度比較を試みた． 村上らの研究では，線形回帰とニューラルネットワークを用いてPERCLOSと車両の操作情報から，カロリンスカ眠気尺度と北島らの顔表情に基づく眠気尺度による眠気評定値の推定を行なった． 本演習では，村上らの研究と同一のデータを使用して，LightGBMを用いた回帰分析し，線形回帰とニューラルネットワークとのモデルの精度比較を行う．また，データの分割方法を変えることでモデルの精度にどの程度の影響を与えるのかについて検証した.