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portada Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen (in German)
Type
Physical Book
Publisher
Author
Language
German
Pages
90
Format
Paperback
ISBN13
9783658376598
Edition No.
1

Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen (in German)

Daniel Haake (Author) · Springer Gabler · Paperback

Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen (in German) - Daniel Haake

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Synopsis "Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen (in German)"

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 au erdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.

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