三年再犯率详细数据集3-YearRecidivismElaboratedDataset-slonnadube
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪学，再犯率，数据集，司法研究，机器学习，社会研究，数据分析，风险管理
数据概述： 该数据集包含详细的犯罪再犯率数据，记录了犯罪人员在服刑结束后三年内的再犯情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从犯罪人员释放后的第一年到第三年。
地理范围：数据覆盖了多个司法管辖区，包括不同地区和城市的监狱系统。
数据维度：数据集包括犯罪人员的个人信息，犯罪记录，服刑时间，释放后活动，再犯情况，社会支持等变量。还包括再犯预测所需的历史犯罪数据和社会经济因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于司法部门的公开报告和研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于犯罪学，社会研究及机器学习等领域，特别是在再犯预测，风险评估及社会政策制定任务中具有重要应用价值。
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：适用于犯罪再犯率，犯罪人员风险评估等研究，如再犯原因分析，社会支持对再犯的影响等。
行业应用：可以为司法系统，社会工作机构提供数据支持，特别是在再犯预防，风险评估和社会帮扶方面。
决策支持：支持司法政策和矫正计划的制定，帮助相关机构制定科学的再犯预防和干预策略。
教育和培训：作为犯罪学，社会学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解再犯预测，风险评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索犯罪人员再犯的规律与趋势，帮助用户实现准确的再犯预测，优化司法政策和矫正计划，降低再犯率，促进社会稳定和安全。
