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旧金山犯罪分类-数据集

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简介：
该数据集提供了旧金山地区的犯罪案件详细记录，涵盖时间、地点及案件类型等信息，便于进行犯罪模式分析和预测。 旧金山的犯罪记录可以提供关于该地区治安状况的信息。这些记录通常包括各种类型的犯罪案件以及相关的统计数据。通过分析这些数据，可以帮助居民了解当地的高发罪案类型及其分布情况，并采取相应的预防措施来保障自身安全。此外，政府和社区组织也可以利用这些信息制定有效的公共安全策略以改善整体的居住环境。

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  • 旧金山犯罪分类-数据集
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    该数据集提供了旧金山地区的犯罪案件详细记录，涵盖时间、地点及案件类型等信息，便于进行犯罪模式分析和预测。 旧金山的犯罪记录可以提供关于该地区治安状况的信息。这些记录通常包括各种类型的犯罪案件以及相关的统计数据。通过分析这些数据，可以帮助居民了解当地的高发罪案类型及其分布情况，并采取相应的预防措施来保障自身安全。此外，政府和社区组织也可以利用这些信息制定有效的公共安全策略以改善整体的居住环境。
     
  • Kaggle旧金山犯罪类型分类数据集 San Francisco Crime Classification.zip
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    该数据集来自Kaggle平台上的旧金山犯罪类型分类比赛，包含旧金山市的历史犯罪记录，旨在通过地理位置和时间信息预测犯罪类别。 Kaggle竞赛：San Francisco Crime Classification 数据集包含三个CSV文件：sampleSubmission.csv、test.csv 和 train.csv。
     
  • 旧金山犯罪案件的分类预测.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook项目聚焦于利用机器学习技术对旧金山的犯罪案件进行分类与预测，旨在为城市治安管理提供数据支持和决策依据。 旧金山犯罪案件分类预测.ipynb这份文档主要探讨了如何利用数据分析技术来对旧金山的犯罪案件进行分类预测。通过分析历史数据，使用机器学习模型识别并预测不同类型的犯罪活动模式，旨在为执法部门提供更有效的策略支持。此项目涵盖了数据收集、预处理以及多种算法的应用与比较，最终目的是提升社区的安全性。
     
  • 旧金山犯罪案件的分类预测分析.html
    优质
    本页面提供对旧金山犯罪案件进行分类预测分析的内容，通过数据挖掘和机器学习技术探讨影响因素及模式。 旧金山犯罪案件分类预测.html 这段文档主要介绍了一个关于使用机器学习模型来对旧金山的犯罪案件进行分类预测的研究或项目。文件内容可能包括数据集描述、使用的算法和技术细节，以及实验结果分析等信息。
     
  • 使用sklearn进行旧金山犯罪数据的机器学习分类
    优质
    本项目利用Python的scikit-learn库对旧金山市公开的犯罪记录数据集进行了深入分析和建模。通过特征工程、模型选择与调优，实现基于历史数据预测犯罪类型的目的。 使用sklearn进行机器学习时，我处理了旧金山的犯罪分类数据集，并将其划分为测试集和训练集。这是一个多分类问题，提供的特征包括时间、地点以及事件描述等信息。为了获取这些数据，我在Kaggle网站上花费了不少时间下载相关资料。
     
  • 旧金山犯罪案件分类预测（数据来源：OpenStreetMap贡献者）
    优质
    本项目利用OpenStreetMap贡献的数据，旨在分析并预测旧金山地区的犯罪案件类型。通过深入挖掘地理信息与犯罪模式的关系，为城市安全规划提供科学依据和支持。 旧金山犯罪案件分类预测涉及使用sf_map_copyright_openstreetmap_contributors.txt文件。该任务旨在通过分析和处理数据来提高对城市犯罪模式的理解，并为预防措施提供支持。
     
  • 旧金山犯罪：可视化与预测 San-Francisco-Crime
    优质
    本项目通过数据可视化技术呈现旧金山犯罪模式，并利用机器学习方法进行犯罪预测，旨在提升公共安全和减少犯罪率。 旧金山犯罪可视化和预测专注于分析并展示旧金山地区的犯罪数据，并尝试对未来一段时间内的犯罪趋势进行预测。通过综合运用数据分析与机器学习技术，该项目旨在帮助居民更好地了解所在社区的安全状况，从而采取适当的预防措施。同时，它也为执法部门提供了宝贵的决策支持工具，以便更有效地分配资源、打击犯罪活动。
     
  • 芝加哥的犯罪数据分析
    优质
    《芝加哥的犯罪数据分析》是一份深入探究美国芝加哥市犯罪模式的研究报告，利用大数据技术分析当地治安问题，旨在为政策制定者提供决策依据。 芝加哥犯罪分析探索性数据分析首先需要运行“数据清洁和勘探团队3.4.ipynb”笔记本以创建final_crimes.csv文件。这个步骤对于后续的每个其他笔记本都是必需的，因为它们分别包含不同的机器学习算法。在回归部分中，有两个线性回归算法用于预测每月的犯罪数量和逮捕人数；而在分类部分，则有逻辑回归、决策树以及K最近邻居等不同团队成员开发的不同分类算法来预测肇事者是否被捕。