Análisis de Siniestralidad Peatonal A partir de la metodología de Machine Learning

Introducción Se estudia la siniestralidad peatonal, siendo una de las primeras causas de muerte en el mundo, hecho por el cual la Organización Mundial de la Salud la denominado como una pandemia en sus informes (Organización Mundial de la Salud (OMS)), este estudio se realiza a partir de la metodología Machine Learning Objetivo General: Predecir si un peatón en un siniestro vial resulte muerto o herido. Resultados: Se empleó penalización (Oversampling) para los datos de entrenamiento, donde se obtuvo una matriz de confusión, en el que el modelo predice de manera adecuada a los heridos con una Precisión, exactitud y confiabilidad del 90%, mientras que, tan solo es capaz de predecir la mitad de los muertos.Introduction The pedestrian accident rate is studied, being one of the leading causes of death in the world, a fact for which the World Health Organization called it a pandemic in its reports (World Health Organization (OMS)), this study It is carried out from the Machine Learning methodology. General Objective: Predict if a pedestrian in a sinister road is killed or injured. Results: Oversampling was used for the training data, where a confusion matrix was obtained, which adequately predicts the injured with an Precision, accuracy and reliability of 90%, while it is only capable of predicting half of the dead