结合大量犯罪数据特征和行为特征，提出一种PCA-XGBoost联合预测模型。采用PCA算法提取数据集的主要特征；应用XGBoost算法提升预测优化和泛化能力，并通过三种检验方法进行准确率检验。此外，经与XGBoost、CART、RF、NB和LR等分类算法模型的预测结果进行对比，表明PCA-XGBoost联合预测模型对盗窃犯罪数量的预测准确度明显高于其他预测模型，具有较高的应用价值。
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