Construcción de modelos gráficos probabilísticos con datos de accidentes de tráfico

Los accidentes de tráfico son un problema importante en nuestra sociedad, ya que sus consecuencias afectan a nuestra salud, economía y bienestar. Cada año millones de personas pierden la vida o resultan heridas a causa de estos sucesos. A esto se añade los altos gastos económicos que traen consigo. En este Trabajo Fin de Grado se aplicarán, sobre un data set con datos de accidentes de tráfico en Estados Unidos en los últimos cinco años, técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de accidentes de tráfico y la identificación de relaciones causales en los mismos. Los resultados obtenidos comprobaran si la aplicación de técnicas de aprendizaje automático puede ser útil para la clasificación de accidentes de tráfico y la identificación de factores de riesgo. Esto podría contribuir a la mejora de la seguridad vial y la prevención de accidentes. ABSTRACT Traffic accidents are a very concerning problem in our society, as their consequences affect people’s health, economy and well-being. Every year, millions of people lose their lives or are seriously harmed in these events. Additionally, they incur substantial economic costs. In this project, machine learning techniques will be applied to a data set containing information on traffic accidents that have taken place in the United States over the past five years, in order to classify them and identify causal relationships that may exist among them. The outcomes of this study will help to determine if machine learning techniques are useful tools for traffic accident’s classification and identification of risk factors. Consequently, this could contribute to the improvement of road safety and prevention of traffic accidents