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青少年毒品多药使用和吸毒后犯罪的预测分析——以机器学习为分析工具
1
作者
郑红丽
曹润东
+2 位作者
郭开元
杨夏菲
孙晓
《青少年犯罪问题》
2019年第5期47-56,共10页
通过采用机器学习这一高维数据处理方法,对我国2154名吸毒青少年的多药使用和吸毒后犯罪情况进行了探索性分析。结果发现,使用的六种机器学习算法中,BP_Adaboost(K=10)和随机森林(tree=500)算法对多药使用和吸毒后犯罪预测模型具有较好...
通过采用机器学习这一高维数据处理方法,对我国2154名吸毒青少年的多药使用和吸毒后犯罪情况进行了探索性分析。结果发现,使用的六种机器学习算法中,BP_Adaboost(K=10)和随机森林(tree=500)算法对多药使用和吸毒后犯罪预测模型具有较好的预测效力,且"是否多药使用"对于"吸毒后是否犯罪"有较高的因子贡献度,证明了多药使用与吸毒后犯罪之间存在一定的因果关系。鉴于此,对青少年吸毒和犯罪的大数据分析应使用机器学习方法,以克服传统统计方法的不足,帮助我们在复杂的青少年问题中找到更为确定或本质的规律与联系。
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关键词
机器学习
青少年
多药使用
吸毒后犯罪
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题名
青少年毒品多药使用和吸毒后犯罪的预测分析——以机器学习为分析工具
1
作者
郑红丽
曹润东
郭开元
杨夏菲
孙晓
机构
中国政法大学
中国青少年研究中心法律所
合肥工业大学
出处
《青少年犯罪问题》
2019年第5期47-56,共10页
文摘
通过采用机器学习这一高维数据处理方法,对我国2154名吸毒青少年的多药使用和吸毒后犯罪情况进行了探索性分析。结果发现,使用的六种机器学习算法中,BP_Adaboost(K=10)和随机森林(tree=500)算法对多药使用和吸毒后犯罪预测模型具有较好的预测效力,且"是否多药使用"对于"吸毒后是否犯罪"有较高的因子贡献度,证明了多药使用与吸毒后犯罪之间存在一定的因果关系。鉴于此,对青少年吸毒和犯罪的大数据分析应使用机器学习方法,以克服传统统计方法的不足,帮助我们在复杂的青少年问题中找到更为确定或本质的规律与联系。
关键词
机器学习
青少年
多药使用
吸毒后犯罪
分类号
C913.5 [经济管理]
C913.8 [经济管理]
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作者
出处
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被引量
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1
青少年毒品多药使用和吸毒后犯罪的预测分析——以机器学习为分析工具
郑红丽
曹润东
郭开元
杨夏菲
孙晓
《青少年犯罪问题》
2019
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