Crimen y factores económicos en Medellín: un estudio de predicción con Machine Learning
El objetivo de este trabajo es estudiar los patrones espaciales de delitos a través de la implementación de técnicas de machine learning, para predecir la probabilidad de ocurrencia de diversos tipos de crímenes a nivel anual con diferencias espaciales en Medellín, Colombia, a partir de datos histór...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.urosario.edu.co:10336/41887
- Acceso en línea:
- https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/41887
- Palabra clave:
- Machine Learning
Variables socioeconómicas
Patrones espaciales
Machine learning
Crime patterns
Classification models
Crime prediction
Crime analysis
Public politics
Socioeconomic variables
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
| Summary: | El objetivo de este trabajo es estudiar los patrones espaciales de delitos a través de la implementación de técnicas de machine learning, para predecir la probabilidad de ocurrencia de diversos tipos de crímenes a nivel anual con diferencias espaciales en Medellín, Colombia, a partir de datos históricos y sociodemográficos. |
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