Análisis predictivo de accidentes viales en Bogotá: un enfoque basado en ciencia de datos

Abstract

La ciudad de Bogotá D.C. enfrenta un elevado índice de accidentalidad vial, en el que se ven involucrados diversos actores o causas como automóviles, motociclistas, ciclistas, peatones, servicio público, infraestructura, mal estado de los vehículos, e incluso eventos atípicos como incendios. Este proyecto de grado aplica técnicas de ciencia de datos para analizar, crear, entrenar y seleccionar cuál es modelo óptimo para describir accidentes en Bogotá D.C., con un enfoque particular en los actores más recurrentes. Los hallazgos buscan aportar insumos valiosos para la toma de decisiones en políticas públicas orientadas a la reducción de los accidentes y la mejora de la seguridad vial.