PREDICCIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS DEL CRIMEN

Abstract

La predicción y visualización de datos del crimen, actualmente tienen una notable importancia porque pueden proporcionar información relevante cómo, dónde y cuándo puede suceder un determinado tipo de crimen. Esta información puede ayudar a crear planes anticipados de acción contra el crimen. En ciencia de la computación desde el enfoque de aprendizaje de maquina, la predicción es realizada por medio de propuestas de algoritmos de clasificación supervisada. Por otro lado, la visualización de datos del crimen es aplicada por medio de gráficos, de mapas de calor que ayudan al monitoreo de la actividad criminal. En este trabajo proponemos un método para predecir y visualizar datos reales del crimen. El método propuesto está basado en la transformación del conjunto de datos por medio de la creación de nuevos atributos a partir de atributos existentes. Donde el usuario interactúa mediante la visualización del conjunto de datos para mejorar la calidad de la clasificación. Los resultados iniciales indican una calidad de clasificación alcanzada del 91,00 %. Tareas de interacción del usuario en el proceso de creación de nuevos atributos puede ayudar a mejorar los resultados de clasificación de dados del crimen.