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Predicción de la severidad de accidentes de tráfico con víctimas mediante Random Forest

Predicción de la severidad de accidentes de tráfico con víctimas mediante Random Forest
Recurso electrónico / electronic resource
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1001 ‎$0‎MAPA20180011832‎$a‎Domingo Gesteiro, Alejandro Rubén
24510‎$a‎Predicción de la severidad de accidentes de tráfico con víctimas mediante Random Forest‎$c‎Alejandro Rubén Domingo Gesteiro
260  ‎$a‎Madrid‎$b‎Universidad Carlos III de Madrid‎$c‎2018
500  ‎$a‎Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutores: José Miguel Rodríguez-Pardo del Castillo y Jesús Ramón Simón del Potro. Curso 2017-2018
520  ‎$a‎Los accidentes de tráfico han sido principalmente objeto de estudio actuarial en relación con las carteras de asegurados calibrándose con las características de los individuos. Este trabajo toma otro enfoque, donde desarrolla dos métodos predictivos de machine learning para estudiar la severidad de los accidentes de tráfico a partir de variables externas al accidente. En primer lugar, se modeliza un random forest para predecir la severidad de las víctimas de accidentes de tráfico no fallecidas; y por otro lado un modelo lineal generalizado binomial para predecir víctimas mortales. Para las dos modelizaciones, las validaciones cruzadas de 5 y 10 iteraciones respectivamente arrojan aproximadamente una precisión del 98% para el random forest y un 95% para el modelo lineal generalizado. Este trabajo tiene una limitación interna al estimar modelos simples y por otra parte una limitación externa, debido a que los modelos estudian variables mayoritariamente externas, siendo interesante incluir además variables endógenas al individuo en futuros estudios
650 4‎$0‎MAPA20080599751‎$a‎Accidentes de tráfico
650 4‎$0‎MAPA20080579258‎$a‎Cálculo actuarial
650 4‎$0‎MAPA20090041776‎$a‎Análisis actuarial
650 4‎$0‎MAPA20080592011‎$a‎Modelos actuariales
650 4‎$0‎MAPA20080586294‎$a‎Mercado de seguros
650 4‎$0‎MAPA20160001679‎$a‎Modelos lineales generalizados
650 4‎$0‎MAPA20080578626‎$a‎Víctimas humanas
650 4‎$0‎MAPA20080592059‎$a‎Modelos predictivos
650 4‎$0‎MAPA20080563448‎$a‎Modelización
7001 ‎$0‎MAPA20140014897‎$a‎Rodríguez-Pardo del Castillo, José Miguel
7001 ‎$0‎MAPA20160001525‎$a‎Simón del Potro, Jesús Ramón
7102 ‎$0‎MAPA20080455026‎$a‎Universidad Carlos III de Madrid
830 0‎$0‎MAPA20160014013‎$a‎Trabajos Fin de Master
856  ‎$q‎application/pdf‎$w‎1098420‎$y‎Recurso electrónico / electronic resource