预测长期无家可归者：利用求助者历史记录比较算法的重要性
计算机与社会
2023-03-28 v2
摘要
本文研究了如何最好地比较用于预测长期无家可归者的算法，以识别住房项目的合适候选者。预测方法可以快速将潜在的长期收容所使用者转介至住房，但有时也会错误识别不会成为长期使用者的人（假阳性）。我们利用收容所使用历史记录证明，这些假阳性通常仍然是住房的良好候选者。使用该方法，我们将预测长期无家可归者的简单阈值方法与更复杂的逻辑回归和神经网络算法进行比较。虽然传统的二分类性能指标显示机器学习算法优于阈值技术，但对三种算法所识别队列的收容所使用历史记录的检查表明，它们选出的群体具有非常相似的特征。这对于资源受限的非营利组织具有重要意义，因为阈值技术可以使用比机器学习算法简单得多的信息技术基础设施来实现。
引用
@article{arxiv.2105.15080,
title = {Predicting Chronic Homelessness: The Importance of Comparing Algorithms using Client Histories},
author = {Geoffrey G. Messier and Caleb John and Ayush Malik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.15080},
year = {2023}
}