[2Win5-94] 特徴量連続化によるRisk Terrain Modelingの改良
キーワード：犯罪予測、リスク・テレイン・モデリング
犯罪の防止は古今を問わず重要な社会課題である．近年では地理情報システムの発展に伴い，犯罪が発生した時間・場所などの各種データが蓄積されており，それらに基づく犯罪予測は新たな政策提案・警察活動の指針を与えるものとして国際的に期待されている．その代表的手法であるRisk Terrain Modeling（RTM）は，廃屋や廃棄車両などの位置情報から作成した特徴量から，近い将来における犯罪発生リスクを算出・視覚化する手法である．しかしながら既存手法による予測は高い空間相関をもつという欠点がある．この振る舞いは実際の犯罪発生の空間分布とは乖離しており，不十分な予測精度として現れていた．この観察に基づき，本研究では既存手法において離散変数として取り扱われていた特徴量の連続化を行った．この改善に加えて過去の犯罪発生に関する特徴量の追加により，犯罪予測において一般的なPAIの意味で従来手法を24.5%改善した．またROC-AUCに関しても統計的に有意な改善が実現された．
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