Геопространственный риск: что городские признаки добавляют к истории инцидентов

Words

64

Chars

485

AI summary

No

Можно ли улучшить прогноз криминальных инцидентов, дополнив их историю характеристиками городской среды? На открытых данных Лимы строим ежедневные оценки риска для 2 120 ячеек H3. В подходе, вдохновлённом Risk Terrain Modeling (RTM), кодируем POI, застройку и уличную сеть как потенциальные пространственные факторы риска. Сравниваем градиентный бустинг с историческими бейзлайнами по доле инцидентов следующего дня, попавших в 5% ячеек с наибольшим прогнозируемым риском. Читать далее