[en] Over the last few years, machine learning (ML) methods have achieved a high degree of popularity due to their success in numerous applications such as autonomous cars, intelligent robots, image and voice recognition systems, automatic translation, etc. This success has extended the application of ML methods to areas such as transport planning. One of the main tasks within this field is the analysis of transport demand. To this end, it is necessary to analyse how users make their decisions in relation to the trips they make and, thus, be able to predict the number of passengers in the transport network with regard to the interventions in the transport system. As a result, transport policies and plans can be evaluated according to the passenger's behaviour. Discrete choice models based on random utility maximization (RUM) have been developed over the last four decades and have now acquired a high degree of sophistication. That is why they are the canonical tool for the analysis of transport demand. Nowadays, the use of ML methods may provide an alternative to discrete choice models as they offer a high degree of accuracy and relieve the analyst from the requirement of specifying in advance the functional expressions for the utility functions. This Master of Science thesis aims to design and develop a software library which allows to apply a ML method called Kernel Logistic Regression (KLR) to classification problems in the context of transportation demand prediction. This library allows to specify a set of models using KLR and the subsequent estimation of them using Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Penalized Maximum Likelihood Estimation (PMLE). It also provides a set of indicators for goodness of fit and the application of validation techniques. Finally, several tools are implemented to obtain the WTP (Willingness to Pay) or VOT (Value of Time) indicators that are commonly used in transport planning.

[es] Durante los últimos años, los métodos de machine learning (ML) han alcanzado un alto grado de popularidad por su éxito en numerosas aplicaciones como los coches autónomos, los robots inteligentes, el reconocimiento de imagen y voz, la traducción automática de textos, etc. Estos éxitos han expandido la aplicación de los métodos de ML a áreas como la planificación del transporte. Dentro de este campo, una tarea fundamental es el análisis de la demanda de transporte. Para ello, hay que analizar cómo los usuarios toman sus decisiones en relación a la realización de sus viajes y de esta forma poder predecir el número de pasajeros en la red de transporte frente a las intervenciones en el sistema de transporte. De esta manera se pueden evaluar políticas y planes en el transporte acordes a las necesidades de los viajeros. Los modelos de elección discreta basados en maximización de la utilidad aleatoria (RUM) se han desarrollado durante las últimas cuatro décadas y actualmente han adquirido un alto grado de sofisticación, por lo que son la herramienta canónica para el análisis de la demanda de transporte. Hoy en día, la utilización de los métodos de ML podría constituir una alternativa a los modelos de elección discreta basados en RUM ya que presentan una gran precisión y liberan al planificador de especificar a priori expresiones funcionales para las funciones de utilidad. Este Trabajo Fin de Máster (TFM) tiene como objetivo principal el desarrollo de una librería software que permita aplicar un método de ML denominado Kernel Logistic Regression (KLR) a problemas de clasificación en el contexto de la predicción de la demanda de transporte. Esta librería permite especificar una serie de modelos KLR y la posterior estimación de estos mediante estimación máximo verosímil (MLE, por sus siglas en inglés) y estimación máximo verosímil penalizada (PMLE, por sus siglas en inglés), así como la obtención de un conjunto de indicadores de bondad de ajuste y la aplicación de técnicas de validación. Por último, se implementan una serie de herramientas para obtener los indicadores WTP (Willingness to Pay) y el VOT (Value of Time), empleados en la planificación de transporte.