犯罪者プロファイリングにおける予測精度の比較ーロジスティック回帰と決定木を用いてー

本研究では、近年犯人像推定において多く用いられるロジスティック回帰分析と決定木の予測性能を比較検証することを目的とする。犯人の犯罪経歴を推定対象としたときの予測性能の違いは検討されているものの、その他の属性については十分に検討されていない。

　本研究では、日本の単発殺人事件を対象とし、新聞データベースから収集した事件情報を用いて、犯人の雇用状態を目的変数としたロジスティック回帰分析および決定木分析を実施する。推定精度は一つ抜き交差検証(LOOCV)を用い、AUCと判別的中率を評価指標として比較する。また、各手法で採択された説明変数を比較し、雇用状態の推定に寄与する要因について探索的に検討する。