Silva, Wenderson Alexandre de SousaNascimento, Thiago Alves doAraujo, Guilherme Angelus FelixOliveira, Pedro Henrique Rezende2023-08-072023-08-072023-06-30https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/36317O presente artigo acadêmico tem como objetivo apresentar um modelo de previsão de roubos de smartphones baseado em machine learning em áreas urbanas utilizando como exemplo a cidade de São Paulo. O modelo é alimentado com dados dos boletins de ocorrência disponíveis no portal da transparência da Secretaria de Segurança Pública do Estado de São Paulo para identificar padrões que indicam roubo. O modelo realiza a regressão através da técnica de Random Forest (Floresta Aleatória) prevendo a probabilidade de que em uma determinada área ocorra o roubo de um smartphone. Os resultados mostram que o modelo é capaz de prever o roubo podendo alcançar uma compreensão dos dados de até 95%.28 f.ptAtribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 BrasilSmartphoneRouboModeloÁreas UrbanasPinRisk - Estudo Aplicado na Utilização de Machine Learning no Alerta da Possibilidade de Roubo e Furto de SmartphonePinRisk - Applied Study on the Use of Machine Learning in Alerting the Possibility of Theft and Robbery of Smartphones.Artigo Científico