Proyecto: Predicción de la Severidad de Accidentes de Tránsito para Optimización de Costos de Seguro
Proyecto Final de Gonzalo Guzzi
Diplomatura en Python para Científico de Datos
En el marco de la Diplomatura en Ciencia de Datos con Python del Instituto de Data Science Argentina, el estudiante Gonzalo Guzzi presentó su proyecto final enfocado en un desafío clave para las aseguradoras: optimizar la clasificación de accidentes de tránsito según su severidad.
El trabajo, titulado “Predicción de la Severidad de Accidentes de Tránsito”, parte de una problemática real: la subjetividad en la evaluación de siniestros. En muchos casos, la clasificación entre accidentes “leves” o “graves” puede variar según la persona que completa la planilla. Lo que genera inconsistencias y costos adicionales para las empresas de seguros.
De los datos a la predicción
Para abordar este desafío, Gonzalo realizó un análisis exploratorio de datos (EDA), detectando correlaciones entre variables, desbalances en las clases y registros inconsistentes, como valores imposibles de humedad.
A partir de esta limpieza y comprensión de la base, implementó distintos modelos de Machine Learning con el objetivo de predecir la severidad de los accidentes de manera más objetiva.
Entre los algoritmos utilizados se destacan Random Forest, KNN y XGBoost, acompañados por técnicas de balanceo como SMOTE y ADASYN para corregir la distribución desigual entre casos leves y graves.
Resultados y optimización del costo
El modelo XGBoost combinado con SMOTE fue el que logró el mejor rendimiento general, alcanzando un 90% de precisión en los casos leves y 56% en los graves. Más allá de la métrica técnica, el estudiante analizó el impacto económico de estas predicciones: aplicando el modelo a los datos históricos, la empresa podría detectar errores en la clasificación original y ahorrar hasta 655 millones de dólares, según sus estimaciones.
Conclusiones
Este proyecto demuestra cómo la Ciencia de Datos puede aplicarse directamente en la toma de decisiones empresariales, aportando objetividad, eficiencia y un ahorro económico significativo.La predicción de la severidad de accidentes de tránsito no solo mejora los procesos internos de una aseguradora, sino que también contribuye a una gestión más justa y precisa de los siniestros.
LinkedIn de Gonzalo Guzzi: https://www.linkedin.com/in/gonzalo-guillermo-guzzi-a04955125/
