Tipificação de ocorrências policiais utilizando machine learning

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dc.contributor.advisor1Reis, Marcelo Indio dos
dc.contributor.advisor1Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee1Reis, Marcelo Indio dos
dc.contributor.referee1Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee2Melo, Osvaldo Requião
dc.contributor.referee2Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee3Aquino, Pamela Arielle Brito de
dc.contributor.referee3Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.creatorAmorim, Matheus da Silva
dc.creatorPereira, Juan Ribeiro Silva
dc.creator.Latteslattes.cnpq.brpt_BR
dc.date.accessioned2019-08-01T16:59:18Z
dc.date.available2019-08-01
dc.date.available2019-08-01T16:59:18Z
dc.date.issued2019-06-18
dc.description.abstractPublic safety is one of the main pillars for society that directly influence the citizens quality of life. Lately this area has been receiving a great focus on the investment issue, as Ballesteros (2014) says his article, much of this value has been destined to process automation. In this context, technology enters to support various routine activities, making them more efficient through better management of their resources. With that, it was suggested in this assignment the use of machine learning algorithms, to automatically typify police occurrences. It was used a base of data with police records and from it some samples were taken for validation. For this tests were selected the algorithms C4.5, CART, KNN, SVM, Rede Neural, Ripper and Random Forest. The results gotten, indicated that the C4.5 and the Ripper had the best accuracy, becoming until 99% in some tests. In a test, the application of the coefficient of correlation of Matthews and of F1 score, reached 0.89 and 0.94 in that order.pt_BR
dc.description.resumoA segurança pública é um dos principais pilares para a sociedade, influenciando diretamente na qualidade de vida do cidadão. Ultimamente esta área vem recebendo um grande foco na questão de investimento, como Ballesteros (2014) diz em seu artigo, grande parte deste valor vem sendo destinado a automatização de processos. Nesse contexto, a tecnologia entra para dar apoio em diversas atividades rotineiras, tornando-as mais eficientes por meio de uma melhor gestão de seus recursos. Com isso foi proposto neste trabalho o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, para tipificar de forma automática ocorrências policiais. Foi utilizada uma base de dados com registros policiais e dela foram retiradas algumas amostras para a realização de validação. Para essa tarefa foram selecionados os algoritmos C4.5, CART, KNN, SVM, Rede Neural, Ripper e Random Forest. Os resultados obtidos indicaram que o C4.5 e o Ripper tiveram a melhor acurácia, chegando a 99% em determinados testes. Em um teste a aplicação do coeficiente de correlação de Matthews e do F1 score chegaram a 0,89 e 0,94 nessa ordem.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ri.ucsal.br/handle/prefix/880
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Católica do Salvadorpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Graduação (PROGRAD)pt_BR
dc.publisher.initialsUCSALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectOcorrência policialpt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectPolice reportpt_BR
dc.subjectClassificationpt_BR
dc.subject.cnpqEngenhariaspt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Software
dc.titleTipificação de ocorrências policiais utilizando machine learningpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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