Predicciones de siniestros viales en C.A.B.A.

Abstract

La seguridad vial constituye un ámbito de relevante importancia a nivel internacional, y sobre el cual se trabaja de manera continua con el objetivo de disminuir el número de siniestros viales. En este sentido, el presente trabajo se plantea como objetivo general el uso de técnicas analíticas para explotar masivamente la información y extraer conocimiento sobre los siniestros viales que sucedieron en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires entre 2015 y 2018, para así analizar acciones concretas para prevenir siniestros viales. Para la consecución del objetivo propuesto de esta tesis, en primer lugar, se busca encontrar características y factores (climáticos, demográficos, estacionales) que pueden ser determinantes para que ocurra un siniestro vial. En la fase de modelado, se busca analizar y predecir mediante el empleo de un modelo Random Forest (Bosque Aleatorio), una de las técnicas supervisadas de aprendizaje automático, la cantidad de siniestros por día, hora, mes. Obteniendo resultados que son de utilidad para la generación de políticas y planes de acción para la prevención de siniestros viales.