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大数据算法在罪犯危险度评估中的应用研究——以决策树-随机森林模型为例
Application of the Big Data Algorithm in Offender Risk Assessment:Taking Decision Tree-Random Forest Model as an Example
文献类型：期刊文章
Qijian Jiang
机构地区：[1]浙江省乔司监狱,浙江杭州市310012
年 份：2023
卷 号：38
期 号：3
起止页码：41-51
语 种：中文
收录情况：RWSKHX、普通刊
摘 要：现有罪犯危险度评估体系主要是传统经验主义模式,体系不能自我升级、不能全时段监测、不能全员评估、不能全要素纳入。但罪犯危险度工作要求全时段、全员、全要素纳入危险评估,且能分析因子之间的相互影响,提前做出预判,这就需要应用大数据分析。决策树和随机森林模型在聚类算法中较为成熟,其分析结果相对于传统评估体系具有更高的准确性、时效性、全面性,并能不断自我升级优化,预测结果可以为罪犯危险评估工作提供意见参考。
关 键 词：大数据 罪犯危险度评估 决策树-随机森林模型 机器学习
分 类 号：D926.7[法学类]
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