En mi opinión la industria del seguro de autos utiliza múltiples atributos para estimar el riesgo asociado a la conducción y así calcular la prima adecuada para cada cliente. En este proyecto evalué la creación de un modelo de aprendizaje automático capaz de pronosticar el número de personas heridas en un accidente de tráfico y estos son algunos de los hallazgos más relevantes.

Características con mayor impacto en el número de personas heridas según el modelo

1 NUM_VEHICLES (código 84) importancia 0.293126

2 YEAR (código 3) importancia 0.227162

3 VEHICLE_TYPE_Bike (código 64) importancia 0.098434

4 FACTOR_Failure_to_Yield_Right_of_Way (código 70) importancia 0.058267

5 FACTOR_Traffic_Control_Disregarded (código 79) importancia 0.040521

Un punto que llamó mi atención es que conducir una bicicleta aparece como la tercera característica más importante. Tiene sentido porque las bicicletas ofrecen menos protección frente al impacto que los automóviles, lo que incrementa la probabilidad de lesiones. Este tipo de conclusiones permiten a compañías de seguros ajustar sus políticas y a equipos de seguridad vial diseñar intervenciones más efectivas.

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