使用机器学习的犯罪率预测调查
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犯罪分析和预测是确定犯罪的一种方式。该系统可以预测犯罪率较高的区域并检测到容易发生犯罪地区。使用数据挖掘的概念,我们可以从不必要的数据中提取未知的有用信息。使用现有数据预测新数据的提取。犯罪是危险的,也是一个全球的社会问题。犯罪会影响一个国家的生活质量,经济增长和声誉。为了保护人们免受犯罪的侵害,需要采用先进的技术和新方法来改善犯罪检测以保护社会。我们提出了一个可以检测,分析和预测给定区域中各种类型犯罪发生的系统。本文使用各种数据挖掘技术描述了各种犯罪分析和犯罪预测方法。这项研究的目的是研究犯罪预测中预测模型,社会经济特征和空间分析的使用。通过全面的文献综述,我们研究了犯罪预测的各种方法,包括机器学习算法,地理空间技术和实时检测技术。此外,我们研究了社会经济指标(例如贫困,失业和教育水平)对犯罪模式以及关于预测性警务的道德判断的影响。这些发现突出了法医工具来识别犯罪热点,有效分配资源并改善公共安全成果的潜力。然而,人们对算法偏见,隐私和社会信任的担忧强调了道德和透明治理过程在犯罪模型的发展和使用中的重要性。这项研究有助于犯罪率预测的知识越来越多,并为决策者,执法和刑事司法研究人员提供了见解。

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