Predicción del Nivel de Gravedad de los Accidentes de Tránsito
en Ecuador usando Algoritmos de Regresión Logística y Árboles de Decisión
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El propósito de la presente investigación es el de crear modelos de predicción acerca del nivel de gravedad de los accidentes de tránsito en el Ecuador, para eso se ha creado un modelo de regresión logística y otro de árboles de decisión, para llevar a cabo el estudio se utilizaron datos de la Agencia Nacional de Tránsito del Ecuador (ANT), se ha utilizado la metodología CRISP -DM, la misma que se enfoca en la creación de proyectos de Ciencia de Datos. Se realizó el análisis exploratorio y descriptivo de los datos para posteriormente proceder a la creación de modelos que fueron e...
El propósito de la presente investigación es el de crear modelos de predicción acerca del nivel de gravedad de los accidentes de tránsito en el Ecuador, para eso se ha creado un modelo de regresión logística y otro de árboles de decisión, para llevar a cabo el estudio se utilizaron datos de la Agencia Nacional de Tránsito del Ecuador (ANT), se ha utilizado la metodología CRISP -DM, la misma que se enfoca en la creación de proyectos de Ciencia de Datos. Se realizó el análisis exploratorio y descriptivo de los datos para posteriormente proceder a la creación de modelos que fueron evaluados aplicando métricas basadas en la Matriz de confusión como la sensibilidad y la especificidad, así como también la curva ROC, después de realizar todo el proceso, se observó que el modelo de regresión logística tiene mayor sensibilidad, por lo tanto, mayor capacidad de predecir que han resultado lesionadas. Para el Caso del Area Bajo la Curva ROC, el modelo de regresión logística posee un área superior, lo que demuestra que tiene mejor capacidad de predicción, tanto de las personas que resultaron lesionadas y fallecidas respectivamente.
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