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Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen (BestMasters) - Softcover
Inhaltsangabe
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.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Über die Autorin bzw. den Autor
Der Autor
Daniel Haake arbeitete zunächst im gehobenen Polizeidienst und studierte zusätzlich Informatik (B. Sc.) und anschließend berufsbegleitend Data Science (M. Sc.). Zurzeit ist er als Senior Data Scientist tätig. Für seine Masterarbeit wurde er mit dem Gerhard-Fürst-Preis 2020 des Statistischen Bundesamtes und beim Zukunftspreis Polizeiarbeit 2020 (2. Platz in der Kategorie Masterarbeiten) ausgezeichnet.
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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.
Der Autor
Daniel Haake arbeitete zunächst im gehobenen Polizeidienst und studierte zusätzlich Informatik (B. Sc.) und anschließend berufsbegleitend Data Science (M. Sc.). Zurzeit ist er als Senior Data Scientist tätig. Für seine Masterarbeit wurde er mit dem Gerhard-Fürst-Preis 2020 des Statistischen Bundesamtes und beim Zukunftspreis Polizeiarbeit 2020 (2. Platz in der Kategorie Masterarbeiten) ausgezeichnet.
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Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen (BestMasters) (German Edition)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Verlag:
Springer Fachmedien Wiesbaden Mai 2022, 2022
ISBN 10: 3658376597
ISBN 13: 9783658376598
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Taschenbuch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. 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. Artikel-Nr. 9783658376598
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