Cette étude vise à comparer et à vérifier la performance prédictive de l'analyse de régression logistique et des arbres de décision, largement utilisés ces dernières années pour l'établissement des profils d'auteurs d'infractions. Si les différences de performance prédictive lors de l'estimation des antécédents criminels d'un auteur ont été examinées, d'autres attributs n'ont pas été suffisamment étudiés.
Cette étude porte sur les homicides commis en un seul acte au Japon. À partir des données issues d'une base de données de presse, des analyses de régression logistique et d'arbres de décision sont réalisées, le statut professionnel de l'auteur étant la variable dépendante. La précision des estimations est mesurée par validation croisée à une erreur (LOOCV), et l'aire sous la courbe (AUC) ainsi que la précision de la discrimination servent de métriques d'évaluation comparatives. Par ailleurs, les variables explicatives retenues pour chaque méthode sont comparées afin d'identifier les facteurs influençant l'estimation du statut professionnel.
