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Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen

de

Éditeur :

Springer Gabler


Collection :

BestMasters

Paru le : 2022-05-27

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Description
Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Pages
90 pages
Collection
BestMasters
Parution
2022-05-27
Marque
Springer Gabler
EAN papier
9783658376598
EAN PDF
9783658376604
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
9
Taille du fichier
1833 Ko
Prix
54,22 €
EAN EPUB
9783658376604
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
9
Taille du fichier
10988 Ko
Prix
54,22 €

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