オープンデータを用いた深層学習による犯罪発生予測の試み
2017 年 16 巻 2 号 p. 112-115
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2017 年 16 巻 2 号 p. 112-115
この研究は，深層学習（ディープラーニング）を用いた国内における犯罪発生予測の試みである．近年様々な公的データがオープンデータとして公開されている．これらを用いれば，大量のデータを必要とする深層学習を自由に試すことが可能である．犯罪被害の位置はランダムでなく空間的な集積を持っているため，回帰と分類という２種の問題として，自己相関から犯罪発生予測を試みた．その結果，回帰問題としては自由度調整済み決定係数が0.82に到達し，分類問題としては犯罪発生の確率を得ることができた．
