Tipificação de Ocorrências Policiais Utilizando Machine Learning

• Autor(a) principal: Amorim, Matheus da Silva
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Pereira, Juan Ribeiro Silva
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UCSAL
• Texto Completo: http://ri.ucsal.br:8080/jspui/handle/prefix/880
• topic: Ciências Exatas e Engenharias; Aprendizado de máquina; Ocorrência policial; Classificação; Machine learning; Police report; Classification

A 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.