Bu çalışma, trafik kazalarında hayatta kalma olasılıklarını tahmin etmeye yönelik farklı makine öğrenimi algoritmalarının ve derin sinir ağlarının uygulanması ve metodolojik değerlendirmesine odaklanmaktadır. Çalışmada, parametrik yöntemler (Lojistik Regresyon) ile parametrik olmayan yöntemler (k-En Yakın Komşular, Karar Ağaçları, Rastgele Orman) ve derin öğrenme temelli Derin Sinir Ağları geniş veri setleri üzerinde sistematik bir şekilde uygulanmıştır. Veri ön işleme, model eğitimi, hiperparametre optimizasyonu ve çapraz doğrulama gibi titiz metodolojik adımlar, tahmin performansını ölçmede kullanılan doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve ROC eğrisi altında kalan alan gibi metriklerle desteklenmiştir.

Analizler, her bir modelin veri setindeki yapısal ve istatistiksel özellikleri yakalama kapasitesinin farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, trafik kazalarında hayatta kalma olasılıklarının tahminine yönelik stratejilerin geliştirilmesi, modelin hesaplama verimliliği, yorumlanabilirliği ve genelleme yeteneği gibi faktörlerin dikkate alınmasıyla optimize edilebileceği vurgulanmaktadır. Çalışmanın bulguları, trafik güvenliği alanında veri odaklı yaklaşımların metodolojik temellerini güçlendirmesi ve ileri araştırmalar için sağlam bir referans oluşturması açısından önem taşımaktadır.