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Beyond physical violence: A machine learning framework for predicting IPV victimisation using multidimensional predictors
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AI
DOI：10.1177/14773708251412637.png)
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摘要
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本研究旨在开发一种新型家庭暴力风险评估工具，名为Lizzy，用于预测德国女性身体亲密伴侣暴力受害者的重复受害情况。我们的方法包括基于2023年7月至11月进行的全国代表性样本（3878名受访者）纵向在线调查数据的计量学和机器学习技术。采用了四种算法：CatBoost、XGBoost、逻辑回归和随机森林。逻辑回归表现最佳，准确率为0.82，曲线下面积为0.85。我们发现涵盖虐待多个维度的预测因子，包括身体虐待以及经济、数字和情感虐待，有助于模型性能。
Keyword:
Domestic abuse
intimate partner violence
recidivism
risk
risk assessment
