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Criminal Justice Forecasts of Risk (eBook)

A Machine Learning Approach

(Autor)

eBook Download: PDF
2012 | 2012
IX, 115 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-1-4614-3085-8 (ISBN)

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Criminal Justice Forecasts of Risk - Richard Berk
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Machine learning and nonparametric function estimation procedures can be effectively used in forecasting. One important and current application is used to make forecasts of 'future dangerousness' to inform criminal justice decision. Examples include the decision to release an individual on parole, determination of the parole conditions, bail recommendations, and sentencing. Since the 1920s, 'risk assessments' of various kinds have been used in parole hearings, but the current availability of large administrative data bases, inexpensive computing power, and developments in statistics and computer science have increased their accuracy and applicability. In this book, these developments are considered with particular emphasis on the statistical and computer science tools, under the rubric of supervised learning, that can dramatically improve these kinds of forecasts in criminal justice settings. The intended audience is researchers in the social sciences and data analysts in criminal justice agencies.
Machine learning and nonparametric function estimation procedures can be effectively used in forecasting. One important and current application is used to make forecasts of "e;future dangerousness"e; to inform criminal justice decision. Examples include the decision to release an individual on parole, determination of the parole conditions, bail recommendations, and sentencing. Since the 1920s, "e;risk assessments"e; of various kinds have been used in parole hearings, but the current availability of large administrative data bases, inexpensive computing power, and developments in statistics and computer science have increased their accuracy and applicability. In this book, these developments are considered with particular emphasis on the statistical and computer science tools, under the rubric of supervised learning, that can dramatically improve these kinds of forecasts in criminal justice settings. The intended audience is researchers in the social sciences and data analysts in criminal justice agencies.

Getting Started.- Some Important Background Material.- A Conceptual Introduction to Classification and Forecasting.- A More Formal Treatment of Classification and Forecasting.- Tree-Based Forecasting Methods.- Examples.- Implementation.- Some Concluding Observations About Actuarial Justice and More.- References.

Erscheint lt. Verlag 6.4.2012
Reihe/Serie SpringerBriefs in Computer Science
SpringerBriefs in Computer Science
Zusatzinfo IX, 115 p. 22 illus., 21 illus. in color.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Recht / Steuern Strafrecht Kriminologie
Sozialwissenschaften
Technik
Schlagworte Forecasting • Future Dangerousness • machine learning • parole • Probation • public safety • Random Forecasts • risk assessment • Sentencing • Statistical Learning
ISBN-10 1-4614-3085-2 / 1461430852
ISBN-13 978-1-4614-3085-8 / 9781461430858
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