Download - Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Transcript
Page 1: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Lennard KuijtenLennard KuijtenBram StoellerBram StoellerLennard KuijtenLennard KuijtenBram StoellerBram Stoeller

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM

Page 2: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Doelstelling en Hoofdvragen Data verkennen Data herstructureren Leermodellen Resultaten Evaluatie Conclusie

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 2

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

Page 3: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Doelstellingen Politie Gelderland Midden• Incidenten voorspellen• Personeel effectiever inzetten• Incidenten voorkomen of beter afhandelen

Hoofdvragen• Verbanden tussen incidenten?• Voorspellers incidenten?• Voorspellers geweldsincidenten?

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 3

Doelstelling en HoofdvragenDoelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

Page 4: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Database• Incidenten• Weer

Attributen begrijpen Hiërarchische structuur• Locatie• Incidenten

Feedback opdrachtgever

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 4

Doelstelling en HoofdvragenData verkennenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

Page 5: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Statistische analyses• Verdelingen• Spreidingen / Lijsten

Plots

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 5

Doelstelling en HoofdvragenData verkennenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

Page 6: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Attribuutselectie Recordselectie Discretiseren Waarden Attributen Maandata• Anomalistisch (Fw)

• Synodisch (Schijngestalten)

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 6

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenData herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

Page 7: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

datum

incident

1 jan Geweld

1 jan Diefstal

1 jan Vernieling

1 jan Diefstal

1 jan Diefstal

1 jan Geweld

1 jan Geweld

1 jan Diefstal

1 jan Diefstal

1 jan Vernieling

1 jan Diefstal

1 jan Geweld

2 jan Geweld

2 jan Diefstal

… …

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 7

datum incident Aantal

1 jan Geweld 4

1 jan Diefstal 6

1 jan Vernieling 2

2 jan Geweld 3

2 jan Diefstal 6

2 jan Vernieling 3

3 jan Geweld 1

… … …

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenData herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

datum

Geweld

Diefstal

Vernieling

Voorspelling

1 jan 4 6 2 3

2 jan 3 6 3 1

3 jan 1 … … …

… … … … …

Waarden Attributen

Page 8: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

datum

incident

1 jan Geweld

1 jan Diefstal

1 jan Vernieling

1 jan Diefstal

1 jan Diefstal

1 jan Geweld

1 jan Geweld

1 jan Diefstal

1 jan Diefstal

1 jan Vernieling

1 jan Diefstal

1 jan Geweld

2 jan Geweld

2 jan Diefstal

… …

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 8

datum incident Aantal

1 jan Geweld 4

1 jan Diefstal 6

1 jan Vernieling 2

2 jan Geweld 3

2 jan Diefstal 6

2 jan Vernieling 3

3 jan Geweld 1

… … …

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenData herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

datum

Geweld

Diefstal

Vernieling

Voorspelling

1 jan 4 6 2 3

2 jan 3 6 3 1

3 jan 1 … … …

… … … … …

Waarden Attributen

Page 9: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

datum

incident

1 jan Geweld

1 jan Diefstal

1 jan Vernieling

1 jan Diefstal

1 jan Diefstal

1 jan Geweld

1 jan Geweld

1 jan Diefstal

1 jan Diefstal

1 jan Vernieling

1 jan Diefstal

1 jan Geweld

2 jan Geweld

2 jan Diefstal

… …

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 9

datum incident Aantal

1 jan Geweld 4

1 jan Diefstal 6

1 jan Vernieling 2

2 jan Geweld 3

2 jan Diefstal 6

2 jan Vernieling 3

3 jan Geweld 1

… … …

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenData herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

datum

Geweld

Diefstal

Vernieling

Voorspelling

1 jan 4 6 2 3

2 jan 3 6 3 1

3 jan 1 … … …

… … … … …

Waarden Attributen

Page 10: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Machinaal leren• Wat is het?• Wat kan het?

Overfitting Cross Validation Modellen• Naive Bayes• Neuraal Netwerk (Multilayer Perceptron)

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 10

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusie

Page 11: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Triviale verbanden Overfitting Geen correlaties Enig resultaat

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 11

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenResultatenEvaluatieConclusie

Page 12: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 12

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenResultatenEvaluatieConclusie

Page 13: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 13

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenResultatenEvaluatieConclusie

Page 14: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 14

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenResultatenEvaluatieConclusie

Geen correlatie

Correlatie

Page 15: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 15

predict =

0.0247 * Aandachtsvestigingen + -0.1257 * Aantasting veiligheid + 0.0541 * Conflict/bemiddeling + 0.0647 * Geweld + 0.1818 * Openbare orde + 0.0169 * CGem + -0.0656 * WKGem + -0.0004 * DrukGem + 4.6792

predict =

0.0247 * Aandachtsvestigingen + -0.1257 * Aantasting veiligheid + 0.0541 * Conflict/bemiddeling + 0.0647 * Geweld + 0.1818 * Openbare orde + 0.0169 * CGem + -0.0656 * WKGem + -0.0004 * DrukGem + 4.6792

Correlatie coëfficiënt = 0,11 Formule aannemelijk Waarschijnlijk false positive Praktische relevantie nihil

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenResultatenEvaluatieConclusie

Page 16: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Specifiek gericht op dagdelen / geweld• Daarbinnen niets gevonden

Accuraatheid modellen Selectie modellen Impact op doelstellingen/hoofdvragen• Triviale verbanden• Geen significant voorspellers

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 16

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieEvaluatieConclusie

Page 17: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

Geen verbanden binnen data aanwezig Wel specifieke aanpak op hoofdvragen

gericht Geen verbanden/voorspellers gevonden• Plausibel: geen afhankelijkheden

Advies toekomstig onderzoek• Specifiekere (persoon)gegevens• Langere termijn verbanden (trends)

Lennard Kuijten & Bram Stoeller 17

Doelstelling en HoofdvragenData verkennen

Data herstructurerenLeermodellen

ResultatenEvaluatieConclusieConclusie

Page 18: Lennard Kuijten Bram Stoeller Lennard Kuijten Bram Stoeller U NIVERSITEIT VAN A MSTERDAM.

UNIVERSITEIT VAN AMSTERDAM

Dit was een datamining project vanLennard Kuijten en Bram Stoeller

Universiteit van AmsterdamPolitie Gelderland Midden