Um Framework para Avaliação de Modelos de Previsão Espaço-Temporal de Crimes - Andrade, Yan; Teodoro, George; Ferreira, Renato; Rocha, Leonardo (Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2025)
Modelos preditivos espaço-temporais são fundamentais para prever locais e momentos de crimes, auxiliando a segurança pública. No entanto, a ausência de critérios padronizados de avaliação dificulta a comparação entre diferentes abordagens. Para superar essa limitação, apresentamos o STEval, um framework flexível de avaliação. A robustez do STEval foi validada por meio de experimentos que variaram a granularidade temporal e espacial. Os resultados indicaram que nenhum dos modelos supera os demais em todos os cenários. O framework auxilia na seleção e otimização de modelos por meio de análises detalhadas. Além disso, o STEval expõe as forças e fraquezas de cada modelo, incentivando avanços na pesquisa sobre previsão de crimes.