對(duì)高危人員的犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是主動(dòng)式警務(wù)中一項(xiàng)重點(diǎn)和核心的工作。如何基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建高危人員犯罪分析評(píng)估模型是其中的研究重點(diǎn)與難點(diǎn)。針對(duì)高危人員犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中的高維特征選擇問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了結(jié)合過(guò)濾式(Filter)與包裹式(Wrapper)方法的兩階段特征選擇方法框架。在第一階段Filter方法中,本文分別使用卡方檢驗(yàn)值與KS檢驗(yàn)值作為離散型與連續(xù)型屬性的篩選指標(biāo)選擇了候選特征集。在第二階段Wrapper方法中,本文設(shè)計(jì)了基于隨機(jī)森林的序列后向特征選擇方法進(jìn)一步優(yōu)選了特征集。本文使用了某地的吸毒人員數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析以驗(yàn)證方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文的方法可以有效地從高維特征集中選擇出較優(yōu)的特征子集,并且有較快的計(jì)算效率和良好的可解釋性。

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【部分圖文】：

圖1兩階段式特征選擇方法框架

apper方法的詳情。第三部分使用了某地的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析以驗(yàn)證方法的有效性，最后對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)與展望。二、Filter-Wrapper兩階段特征選擇法方法1.兩階段特征選擇方法框架本文采用的是結(jié)合Filter與Wrapper方法的兩階段特征選擇方法。首先以經(jīng)典的Filter法....

圖2經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)曲線示意圖

檢驗(yàn)值或p值閾值（大于假設(shè)檢驗(yàn)值閾值或小于p值閾值的候選屬性為對(duì)目標(biāo)屬性有解釋性的屬性）；4）篩選滿足閾值條件的候選屬性作為特征選擇的結(jié)果。（2）基于KS檢驗(yàn)的連續(xù)型屬性特征選擇針對(duì)屬性X是連續(xù)型和Y是離散型的情況，可以通過(guò)兩樣本KS檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)X和Y是否有關(guān)聯(lián)[16]。兩樣本K....

圖3特征個(gè)數(shù)與分類器精度之間的關(guān)系

7139.664230.6239.92756.6187.7注：MDA為MeanDecreaseAccuracy的縮寫，MDG為MeanDe-creaseGini的縮寫，都為隨機(jī)森林模型中輸出的特征重要性指標(biāo)***，本表按MDA對(duì)與特征進(jìn)行降序排列。4.特征選擇結(jié)果分析首先，經(jīng)過(guò)兩....

圖1兩階段式特征選擇方法框架

apper方法的詳情。第三部分使用了某地的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析以驗(yàn)證方法的有效性，最后對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)與展望。二、Filter-Wrapper兩階段特征選擇法方法1.兩階段特征選擇方法框架本文采用的是結(jié)合Filter與Wrapper方法的兩階段特征選擇方法。首先以經(jīng)典的Filter法....

本文編號(hào)：3934903