# Applicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1: Dati

Il dataset crimes.csv scaricabile da qui : https://www.kaggle.com/AnalyzeBoston/crimes-in-boston contiene 317.751 records relativi a reati forniti dal Dipartimento di Polizia di Boston (BPD) con informazioni su dove e quando essi si sono verificati. Le variabili contenute nel dataset sono le seguenti :
* INCIDENT_NUMBER:Numero interno dell'incidente stabilito da BPD
* OFFENSE_CODE: Codice numerico della descrizione dell'incidente
* OFFENSE_CODE_GROUP: Categoria interna per la descrizione dell'incidente
* OFFENSE_DESCRIPTION:Descrizione primaria dell'incidente
* DISTRICT:Quartiere in cui si è verificato l'incidente
* REPORTING_AREA: Numero RA associato con il luogo in cui si è verificato l'incidente
* SHOOTING:Indica se la registrazione è avvenuta nel luogo del fatto
* OCCURRED_ON_DATE:Giorno e ora in cui l'incidente si è verificato
* YEAR: Anno dell'incidente
* MONTH: Mese dell'incidente
* DAY_OF_WEEK:Giorno della settimana
* HOUR:Ora
* UCR_PART:Uniform Crime Report che può assumere 3 valori (Part 1,Part 2, Part 3).
** Part 1 include crimini violenti e crimini contro il patrimonio. Ad esempio Aggressione aggravata , stupro forzato , omicidio e rapina mentre incendio doloso , furto con scasso , furto e furto di veicoli a motore sono classificati come reati contro il patrimonio.
** Parte 2, vengono incluse le seguenti categorie: aggressione semplice, reati di coprifuoco e vagabondaggio, appropriazione indebita, falsificazione e contraffazione, condotta disordinata, guida sotto l'influenza di droghe, reati di droga, frode, gioco d'azzardo, reati di alcol, reati contro la famiglia, prostituzione, ubriachezza in pubblico, fughe, reati sessuali, beni rubati, atti vandalici, vagabondaggio e reati legati alle armi.
** Parte 3 : Altro
* STREET:Nome della strada in cui l'incidente si è verificato
* Lat: Latitudine del luogo in cui si è verificato l'incidente
* Long: Longitudine
* Location:(Latitudine, Longitudine)
Caricamento dati:

## Parte 3: Domanda di ricerca

Si vuole predire che tipo di reato verrà compiuto, cioè se di UCR_PART 1,2 o 3 in base al luogo e al tempo indicato. Quindi UCR_PART è la variabile da predire tramite le variabili : Lat, Long, YEAR, MONTH, HOUR, DAYS_OF_WEEK

## Parte 4: Modellizzazione

Si dividono i dati in un training set costituito dal 70% dei records su cui si costruisce il modello e in un testing set costituito dal rimanente 30% su cui si testa il modello:
I primi 6 modelli trovati sono i seguenti :
Si calcola l'Accuracy dei primi 5 modelli :
Il modello XGBoost_grid__1_AutoML_20201007_033612_model_1 ha l'Accuracy maggiore pari al 52% quindi lo si sceglie :

## Controversie sull'uso del modello

Se il modello viene usato per predire i reati "Parte 1" ossia i crimini violenti non c'è nulla da ridire, ma se si la polizia si concentra su quelli "Parte 2" che comprendono vagabondaggio, accattonaggio, consumo in modica quantità di stupefacenti o alcol c'è il rischio di concentrarsi sui quartieri degradati della città e arrestare persone povere che diventerebbero vittime civili del modello.
* ↑ Cathy O'Neil, Armi di distruzione matematica, Saggi Bompiani.