基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

摘要：

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求,本文提出了 一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法.该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型,由极大似然准则估计刑期分布的参数,进而计算分布的数学期望得到预测值.关于危险驾驶罪的实验结果表明,概率图模型的预测准确率优于决策树和神经网络等对比模型,且具有良好的可解释性.

关键词：概率图模型、刑期预测、危险驾驶罪、量刑要素

所属期刊栏目：59

分类号：O29(应用数学)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC0830300

在线出版日期：2023-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：7-12