犯罪行为预测与再犯风险评估数据集RecidivismPredictionandRiskAssessment-uocoeeds
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪学, 风险评估, 再犯预测, 机器学习, 司法, 社区安全, 行为分析, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自司法系统的数据，记录了获释人员的个人信息、犯罪历史、监督记录以及再犯情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但通过“Recidivism_Within_3years”等字段推断，数据记录了获释后三年内的再犯情况。
地理范围：数据覆盖区域未明确，但根据“Residence_PUMA”字段推测可能与特定区域或社区有关。
数据维度：数据集包含ID、性别、种族、释放时年龄、居住地邮政区域、是否参与帮派、首次监督风险评分、首次监督级别、教育程度、家属情况、入狱罪名、服刑年限、过往逮捕记录、过往定罪记录、违规行为记录、项目参与情况、就业情况、药物检测结果以及三年内再犯情况等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为recidivism_full.csv，方便数据分析与建模。
数据来源：数据来源于司法系统或相关研究机构，已进行匿名化处理和结构化整理。
该数据集适合用于犯罪行为分析、再犯风险预测、以及司法政策研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于犯罪学、社会学、公共安全等领域的研究，例如再犯行为的影响因素分析、风险评估模型的构建、以及不同干预措施的效果评估。
行业应用：为司法机关、假释机构、社区矫正部门提供数据支持，用于风险评估、资源分配、以及个性化干预计划的制定。
决策支持：支持司法政策制定和优化，帮助决策者评估现有政策的有效性，并制定更有效的预防犯罪策略。
教育和培训：作为犯罪学、社会工作、刑事司法等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪行为的复杂性。
此数据集特别适合用于探索影响再犯行为的各种因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对降低再犯风险的效果，从而促进社区安全和司法公正。
