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摘要
社区矫正人员的规范管理技术平台目前正处于研究阶段,由于实际数据的缺乏,用于构建用户画像的社区矫正人员用户标签生成准确性不够。故本文基于改进的Stacking模型融合算法,对某市司法局的社矫人员数据进行清洗、整理以及特征选择后,进行建模分析,进而得出社矫人员"认罪伏法态度""对社会的心态""心理健康状况""矫正惩戒情况"4个标签的预测结果。通过将预测结果与实验结果对比,得到预测准确率,从而表明Stacking模型融合方法对社区矫正人员用户标签的生成具体有效性和准确性。
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社区矫正人员的规范管理技术平台目前正处于研究阶段,由于实际数据的缺乏,用于构建用户画像的社区矫正人员用户标签生成准确性不够。故本文基于改进的Stacking模型融合算法,对某市司法局的社矫人员数据进行清洗、整理以及特征选择后,进行建模分析,进而得出社矫人员"认罪伏法态度""对社会的心态""心理健康状况""矫正惩戒情况"4个标签的预测结果。通过将预测结果与实验结果对比,得到预测准确率,从而表明Stacking模型融合方法对社区矫正人员用户标签的生成具体有效性和准确性。
