基于XGBoost算法的非法经营罪量刑预测模型构建及应用

作者：王为久; 徐敏亚; 徐博希; 孟思雨; 魏钊

来源：情报探索, 2022, (09): 20-28.

• 非法经营罪
• 量刑预测
• XGBoost
• 文本挖掘

[目的/意义]旨在利用文本挖掘技术和XGBoost算法构建量刑预测模型，实现量刑预测的智能化。[方法/过程]首先设计了量刑预测模型的构建路径，然后采用XGBoost算法构建了预测模型，最后将模型与多种算法(随机森林、决策树、KNN等)进行了比较，探讨了量刑预测模型的特征选择问题。[结果/结论]基于3208条司法判例数据所构建的量刑预测模型，对量刑严重程度和有期徒刑时长的预测准确率达到了80.02%和78.46%,优于其他算法。研究表明，XGBoost算法在非法经营罪的量刑预测中具有实践应用价值。