日本の単発殺人事件における犯人像推定の予測性能比較　― ロジスティック回帰分析と決定木系手法を用いて ―

本研究では、日本の単発殺人事件を対象に、犯人像推定における複数の分析手法の予測性能を比較検証する。科警研では犯人の犯罪経歴を推定対象とした手法比較が行われているが、その他の犯人属性については十分に検討されていない。本研究では、新聞データベースから収集した事件情報を用い、犯人の雇用状態、被害者と犯人の関係性、共犯の有無を目的変数として、ロジスティック回帰分析、決定木、ブートストラップ森およびブースティングツリーによる推定を行う。評価には10分割交差検証を5回反復して用い、AUCや誤分類率、F1-score等を指標として予測性能を比較する。また、各手法で重要と判断された説明変数を探索的に比較し、推定対象による予測性能の違いと各手法の特徴について考察する。