简介：基于数据挖掘模式，选取再犯风险评估中的5类22项指标，将是否重新犯罪作为目标变量，通过构建数学模型即C5．0决策树模型、神经网络模型和判别分析模型，对从我国H省抽样的1500名罪犯样本进行分析和模型构建，并对结果进行验证和评估。结果显示，构建的三个模型均具有很高的预测准确性，均可用于对我国的再犯风险进行评估；E5．0决策树模型在模型构建上具有最高的准确性。
数据挖掘模式下的再犯风险评估研究
