Limitações do uso dos modelos de árvore de classificação na investigação da severidade de acidentes rodoviários

Resumo

O objetivo deste estudo foi discutir as principais limitações encontradas no processo de classificação da severidade dos acidentes de tráfego, com base em modelos de árvore de decisão (CART). Para atingir este objetivo, a CART foi utilizada na mineração de um banco de dados desbalanceado de acidentes rodoviários, considerando a variável dependente severidade da lesão, a qual foi categorizada em acidentes sem vítimas e com vítimas (fatais e não fatais). Para tanto, foram utilizadas as variáveis associadas às características dos acidentes, à infraestrutura viária e às condições ambientais, com a finalidade de se identificar a influência desses fatores na variação da severidade dos acidentes. Embora a classificação pela CART tenha resultado em uma alta acurácia, a mesma forneceu baixa taxa de acerto na classificação dos acidentes com vítimas, que correspondem às observações mais raras do banco de dados. Além disso, resultou na extração de um elevado número de regras de decisão, considerando o número de categorias das variáveis independentes no processo de predição da variável alvo. Os resultados indicaram que a CART não é eficiente no estudo de efeitos multicausais como os acidentes rodoviários, pois não tem a potencialidade de associação de um vasto número de parâmetros, o que restringe a análise e interpretação dos resultados quanto à estrutura binária da árvore. Ela é indicada, no entanto, para a análise exploratória de bancos de dados, quando se deseja analisar a influência de uma categoria específica de uma variável do banco de dados na ocorrência dos acidentes de tráfego.