Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen

Idioma: alemán

Editorial: Springer Fachmedien Wiesbaden, DE, 2022

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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.…

N° de ref. del artículo LU-9783658376598

Título
Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Autor
Daniel Haake
Editorial
Springer Fachmedien Wiesbaden, DE
Año de publicación
2022
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
alemán
ISBN 10
3658376597
ISBN 13
9783658376598
Edición
1. Aufl. 2022.

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