刑事再犯预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：刑事再犯,预测算法,数据偏见,伦理考虑,模型比较,数据分析,数据可视化
数据概述：
本数据集包含两部分：crimealgo和truerecid。crimealgo数据集记录了经过算法处理后的刑事被告人的详细信息及其再犯风险评分（decile score），评分范围为1到10，评分越高表示再犯风险越大。truerecid数据集包含了相同的被告人信息，但其再犯情况以真实数据形式记录在"did_they_commit_crime_again"列中（0表示未再犯，1表示再犯），作为实际的标签数据。两部分数据均处于原始状态，可能存在多种问题，需进行数据清洗和处理。
数据用途概述：
该数据集适用于分析刑事再犯预测算法中的数据偏见及其对预测结果的影响。研究人员可以通过数据集识别算法中存在的偏见，评估其对再犯预测的潜在影响，并开发更为准确的再犯预测模型。此外，该数据集也可以用于比较不同预测模型的性能，为刑事司法系统提供科学依据。同时，开发过程中需考虑伦理因素，确保预测结果的合理使用，避免对特定群体的不公平对待。
