旧金山犯罪事件类别预测数据集SanFranciscoCrimeCategoryPrediction-kansiimeyoweri
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪预测, 刑事案件, 类别预测, 多分类, 机器学习, 犯罪分析, 司法, 数据标注
数据概述：
该数据集包含旧金山地区（San Francisco）的犯罪事件数据，用于预测犯罪事件的类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但基于提供的“Id”字段推测为用于模型预测的样本数据。
地理范围：数据覆盖旧金山地区。
数据维度：数据集包含一个“Id”字段和39个代表不同犯罪类别的标签，每个标签的值为0或1，用于指示该犯罪类别是否发生。
数据格式：CSV格式，文件名为sampleSubmission.csv，提供了用于提交预测结果的格式。
来源信息：该数据集可能来源于旧金山警方公开的犯罪记录或其他相关机构的数据。数据集提供了对犯罪类别进行预测的框架。
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、统计学和机器学习交叉领域的学术研究，如犯罪模式分析、犯罪预测模型构建等。
行业应用：可以为执法部门、安全公司等提供数据支持，特别是在预测犯罪热点、优化警力部署等方面。
决策支持：支持政府部门制定城市安全策略，评估治安措施的有效性。
教育和培训：作为犯罪预测、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪数据分析。
此数据集特别适合用于构建多分类模型，预测未来犯罪事件的类别，从而帮助提升城市安全管理水平。
