Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen

Language: German

Published by Springer VS, 2022

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.…

Seller Inventory # 9783658376598

Title
Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Author
Daniel Haake
Publisher
Springer VS
Publication year
2022
Condition
Neu
Binding
Taschenbuch
Language
German
ISBN 10
3658376597
ISBN 13
9783658376598
Item weight
152 grams
Dimensions
210x148x7 mm

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Einbeck, Germany

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