美国刑事司法系统风险评估数据集COMPASScoresDataset-oscarmatiastorres
数据来源：互联网公开数据
标签：刑事司法，风险评估，数据集，机器学习，公平性，偏见，犯罪预测，社会科学
数据概述：
该数据集包含了来自美国佛罗里达州布劳沃德县的犯罪嫌疑人的 COMPAS 风险评估分数数据，用于预测累犯的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年至2014年。
地理范围：数据覆盖了美国佛罗里达州布劳沃德县的刑事司法系统。
数据维度：数据集包括被调查者的个人信息（如年龄，性别，种族，犯罪历史等），COMPAS 风险评估分数（包括一般累犯风险，暴力累犯风险等）以及后续是否再次犯罪（累犯）的记录。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于 ProPublica 的公开调查，用于研究 COMPAS 风险评估工具的公平性和准确性。数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于刑事司法研究，风险评估模型开发，机器学习算法的公平性研究等领域。
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：适用于刑事司法领域关于风险评估，累犯预测，公平性偏见等研究，如评估 COMPAS 算法的准确性和是否存在种族偏见。
行业应用：可以为刑事司法系统提供数据支持，用于改进风险评估流程，优化审判决策。
决策支持：支持刑事司法机构的决策制定，帮助他们更好地评估犯罪风险，并制定相应的干预措施。
教育和培训：作为社会科学，数据科学，法律学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风险评估，公平性，偏见等相关问题。
此数据集特别适合用于探索风险评估工具的性能，并分析其对不同人群的影响，帮助用户实现更公平，更准确的风险评估，促进刑事司法系统的改进。
