文献

J-GLOBAL ID：201702288802174853   整理番号：17A1928454

確率的森林に基づく犯罪リスク予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

A forecasting model of crime risk based on random forest

著者 (3件)： Wang Yuchen (華東師范大学地理科学学院,上海,200241) ,  Guo Zhongyang (華東師范大学地理科学学院,上海,200241) ,  Wang Yuanyuan (華東師范大学地理科学学院,上海,200241)
資料名： Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
号： 4  ページ： 89-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2921A  ISSN： 1000-5641  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 犯罪予測は犯罪予防の前提であり、公安部門が早急に解決すべき問題でもある。確率的森林は,組合せ分類法として,高い精度,速い速度,および安定した性能を持ち,そして,指標の重要性評価を与えることができ,そして,本論文は,犯罪リスク予測に適用した。実験結果により,確率的森林方法によって選択された指数集合は,予測精度を著しく改善することができ,そして,本方法によって構築された予測モデルは,ニューラルネットワークおよびサポートベクトルマシンよりも,より高い精度および安定性を持ち,犯罪リスク予測の要求を満たすことができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 防犯 ,  *予測 ,  *犯罪 ,  *予測モデル ,  サポートベクトルマシン ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 予測精度 ,  分類法 ,  *危険予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： random forest ,  crime risk prediction ,  index group selection

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  森林 ,  犯罪 ,  リスク ,  予測モデル ,  研究