纽约州累犯预测数据集2008年初至今-new-york-state
数据来源：互联网公开数据
标签：累犯，纽约州，司法，预测，机器学习，风险评估，数据分析，犯罪学
数据概述： 该数据集包含来自纽约州司法系统的累犯相关数据，旨在用于预测释放后再次犯罪的风险。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2008年初至今。
地理范围： 数据覆盖纽约州范围内的司法案件。
数据维度： 数据集包括个人基本信息，犯罪记录，刑期，释放方式，以及后续是否再次犯罪等关键变量。
数据格式： 数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于纽约州政府公开数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于犯罪学研究，司法风险评估以及机器学习模型构建等领域。
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： 适用于累犯风险因素研究，刑罚制度评估，以及犯罪预防策略分析等学术研究，如分析不同因素对累犯概率的影响。
行业应用： 可以为司法部门，假释机构等提供数据支持，特别是在风险评估，资源分配和罪犯管理方面。
决策支持： 支持司法决策制定，假释申请评估以及预防犯罪策略的优化。
教育和培训： 作为犯罪学，社会学，以及数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪行为与司法系统。
此数据集特别适合用于探索累犯风险的预测模型，帮助用户实现更精准的风险评估，从而优化司法资源分配和降低再犯罪率。
