Técnicas de Aprendizado de Máquina para Predição de Gravidade de Acidentes em Rodovias do Estado do Rio de Janeiro - Mafort, Evandro V.; Kappel, Marco A. A. (Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2025)
Devido à sua dependência do transporte rodoviário, a segurança viária é um desafio significativo no Brasil. O estado do Rio de Janeiro apresenta padrões recorrentes de acidentes graves, demandando a identificação de seus principais fatores de risco. Este estudo aplicou técnicas de aprendizado de máquina para desenvolver um modelo preditivo para a gravidade de acidentes ocorridos nas rodovias federais do estado entre 2020 e 2023, utilizando dados da Polícia Rodoviária Federal (PRF). Foram comparados sete algoritmos de classificação supervisionada, com hiperparâmetros otimizados e avaliação por validação cruzada. O modelo de Regressão Logística apresentou o desempenho mais robusto, alcançando 73,85% de acurácia. A análise de interpretabilidade com a ferramenta LIME indicou que o tipo de acidente, a fase do dia, as condições meteorológicas, a localização geográfica e a densidade de acidentes por quilômetro foram os preditores mais influentes. Os resultados podem subsidiar a formulação de políticas públicas de prevenção mais eficazes.