刑事案件再犯风险预测数据集RecidivismRiskPredictionDataset-fpoeben
数据来源：互联网公开数据
标签：再犯风险, 刑事司法, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 公民安全, 预测模型, 犯罪学
数据概述：
该数据集包含来自刑事司法系统的数据，记录了与个人再犯风险相关的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为一段时间内的累积统计数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测可能来源于美国。
数据维度：数据集包含多个维度，包括个人人口统计学信息（如年龄、性别、种族）、犯罪记录（如青少年犯罪记录、前科数量）、案件信息（如指控程度）以及COMPAS评分等。
数据格式：CSV格式，包含recidivism-risk.csv和recidivism-risk-predict.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的刑事司法系统数据库或相关研究项目，已进行标准化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于刑事司法、风险评估、数据挖掘和机器学习相关领域的研究。
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、社会学和刑事司法领域的学术研究，如再犯风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为司法系统提供数据支持，特别是在风险评估、量刑建议、资源分配等方面。
决策支持：支持司法机构在制定政策、优化资源配置和提高公共安全方面做出更科学的决策。
教育和培训：作为犯罪学、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解再犯风险预测。
此数据集特别适合用于探索犯罪行为与个人特征、犯罪记录之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而改进司法实践，提升社会安全。
