Ziel dieser Studie ist der Vergleich und die Überprüfung der Vorhersageleistung von logistischer Regressionsanalyse und Entscheidungsbäumen, die in den letzten Jahren häufig zur Erstellung von Täterprofilen eingesetzt wurden. Während Unterschiede in der Vorhersageleistung bei der Abschätzung der kriminellen Vorgeschichte eines Täters untersucht wurden, blieben andere Merkmale bisher weitgehend unberücksichtigt.
Diese Studie untersucht Mordfälle in Japan, bei denen ein einzelner Täter getötet wurde. Anhand von Falldaten aus einer Zeitungsdatenbank werden logistische Regressions- und Entscheidungsbaumanalysen durchgeführt, wobei der Beschäftigungsstatus des Täters als abhängige Variable dient. Die Genauigkeit der Schätzungen wird mittels One-Miss-Kreuzvalidierung (LOOCV) gemessen, und AUC sowie Diskriminierungsgenauigkeit werden als Bewertungsmetriken zum Vergleich herangezogen. Darüber hinaus werden die für jede Methode ausgewählten erklärenden Variablen verglichen, um Faktoren zu ermitteln, die zur Schätzung des Beschäftigungsstatus beitragen.
