基于機(jī)器學(xué)習(xí)的侵財(cái)類案件危害程度分析
關(guān)鍵詞：侵財(cái)類案件 機(jī)器學(xué)習(xí) 分類預(yù)測(cè)
摘要：為了進(jìn)一步分析侵財(cái)類案件的危害程度,以搶劫、搶奪和盜竊3種典型侵財(cái)類案件為例,利用ZS市2008—2014年的犯罪數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),提取“發(fā)案時(shí)間”“發(fā)案地域”“選擇時(shí)機(jī)”“選擇處所”“選擇對(duì)象”“人均地區(qū)生產(chǎn)總值”“職工月平均工資”7個(gè)特征,建立基于多種機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法的侵財(cái)類案件危害程度預(yù)測(cè)模型,并進(jìn)一步開展預(yù)測(cè)結(jié)果的分析研究。研究結(jié)果表明:梯度提升決策樹(GBDT)算法性能最優(yōu),危害程度預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了0.88;在搶劫案和搶奪案中,一般和重大的案件容易發(fā)生在繁華地帶,特大案件容易發(fā)生在其他處所;侵財(cái)類案件傾向于在工作日的城區(qū)中發(fā)生,發(fā)生的危害程度大多為一般;提出的侵財(cái)類案件危害程度預(yù)測(cè)模型可為侵財(cái)類案件的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及警務(wù)資源優(yōu)化配置工作提供方法支持。
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