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基于机器学习的老年人失踪概率预测

作者

上市的：
  • 阿德里亚娜·鲁伊斯·里佐

    （路德维希·马克西米利安-München大学
    耶拿大学医院）

  • 马里奥·阿奇拉·梅伦德斯

    （慕尼黑技术大学）

  • 何塞·约翰·弗雷迪·冈萨雷斯-维洛萨

    （洛杉矶解放者大学基金会）

摘要

失踪人员是一种神秘而常见的现象，会给失踪人员、他们的家庭和整个社会带来负面后果。与年龄相关的认知变化和更易患痴呆症会增加老年人失踪的倾向。因此，有必要更好地了解老年人的缺失现象。本研究试图确定个人和环境因素，以预测是否会找到报告失踪的老年人。根据哥伦比亚1930年至2021年6月的失踪人员案件公开数据（n=7855），使用了监督机器学习模型。分类算法被训练来预测失踪的老年人是否最终会被找到。测试数据中性能最好的分类模型是基于梯度增强的分类模型。特别是，梯度提升分类器和光梯度提升机算法显示，接收机工作特性（ROC）曲线（AUC）下的面积分别比数据驱动的大10%和9%，参考模型，其基于自在训练数据中观察到的缺失以来所报告的经过的时间的平均值。对分类贡献最大的特征是失踪时间、发生地点以及失踪人员的年龄和性别。目前的结果揭示了人失踪的社会现象，同时为机器学习模型在失踪老年人案件中的应用奠定了基础。

建议引用

  • 阿德里亚娜·鲁伊斯·里佐（Adriana L.Ruiz-Rizo）和马里奥·阿奇拉·梅伦德斯（Mario E.Archila-Meléndez）以及何塞·约翰·弗雷迪·冈萨雷斯（JoséJohn Fredy González Veloza），2022年。"基于机器学习的老年人失踪概率预测,"计算社会科学杂志，施普林格，第5卷（2），第1303-1321页，11月。
    • 手柄：RePEc:spr:jcsosc:v:5:年：2022年：i：2：d：10.1007_s42001-022-00171-x
    DOI:10.1007/s42001-022-00171-x
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    作为


    引用人：

    1. 张志海、朱凤霞和张月云，2023年。"中国失踪老年人精神和认知障碍的患病率和模式,"Palgrave通信Palgrave Macmillan，第10卷（1），第1-9页，12月。

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