基于随机森林和时空核密度方法的不同周期犯罪热点预测对比
柳林, 刘文娟, 廖薇薇, 余洪杰, 姜超, 林荣平, 纪佳楷, 张政

Comparison of random forest algorithm and space-time kernel density mapping for crime hotspot prediction
Lin LIU, Wenjuan LIU, Weiwei LIAO, Hongjie YU, Chao JIANG, Rongping LIN, Jiakai JI, Zheng ZHANG
表2 2016年6月份犯罪热点分类预测实验说明
Tab.2 Explanation of crime hotspot classification prediction for June, 2016
周期性 临近性
输入训练数据 2013年5月份案件量 2016年1月份案件核密度
2014年5月份案件量 2016年2月份案件核密度
2015年5月份案件量 2016年3月份案件核密度
/ 2016年4月份案件核密度
输入测试数据 2013年6月份案件量 2016年2月份案件核密度
2014年6月份案件量 2016年3月份案件核密度
2015年6月份案件量 2016年4月份案件核密度
/ 2016年5月份案件核密度
输入分类标签 2016年5月份热点/非热点 /
输出分类标签 / 2016年6月份热点/非热点