机器学习模型在预测服刑人员再犯罪危险性中的效用分析

来源 :河北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：qyc88107

【摘要】

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通过对国内外服刑人员的危险性及其再犯罪评估现状梳理,发现基于量表的传统服刑人员危险性评估工具的适应性和精确性越来越受到挑战.由数据和参数驱动的机器学习模型可以不断

【作者】

：

马国富王子贤马胜利

【机构】

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中央司法警官学院信息管理系

【出处】

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河北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年4期

【关键词】

：

机器学习预测再犯罪危险性评估

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通过对国内外服刑人员的危险性及其再犯罪评估现状梳理,发现基于量表的传统服刑人员危险性评估工具的适应性和精确性越来越受到挑战.由数据和参数驱动的机器学习模型可以不断地进行自学习,从而不断地提高模型的适用性和精确性.首先对LR（logistic regression）、CART（classification and regression tree）、CHAID（chi-squared automatic interaction detection）、MLPNN（multi-layer perceptron n

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