《表3 特征重要度排序：基于机器学习的侵财类案件危害程度分析》

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《基于机器学习的侵财类案件危害程度分析》

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由图3可知，危害程度为一般的抢劫案在2008—2011年间的发案量有上升趋势，在2011年之后发案量大幅度下降，其中在2009年之后的抢劫案更容易发生在繁华地带（商业区等）；危害程度为重大的抢劫案在2008年至2011年间趋于稳定，在2011年之后发案量大幅度下降，其中在2011年繁华地带的发案量已经远远超出其他处所（除住宅地、偏僻地区、公路地区和繁华地带的零散区域）的发案量；危害程度为特大的抢劫案数量在2009年发案量达到最大值，之后便大幅度下降，其中危害程度特大的抢劫案几乎都发生在其他处所（除住宅地、偏僻地区、公路地区和繁华地带的零散区域）。危害程度为一般的抢夺案数量在2012年之前呈波动状态，2012年之后发案数量大幅度下降，其中在2010年之前案件大多发生在其他处所（除住宅地、偏僻地区、公路地区和繁华地带的零散区域），2010年之后案件大多发生在繁华的地带（商业区等）；危害程度为重大的抢夺案数量在2010年开始大幅度下降，由原本大多发生在其他处所（除住宅地、偏僻地区、公路地区和繁华地带的零散区域）转变为大多发生在繁华地带（商业区等）；危害程度为特大的抢夺案数量在2010年开始大幅度下降。本文推测，2010年和2011年案件数量下降的原因可能与ZS市在2011年举办了大运会有关，相关的活动促使警方推出了一系列“群防群治”、“平安大运”的有关打击犯罪政策；犯罪人选择犯罪地域由零散的其他处所变为繁华地带表明犯罪人更加青睐高犯罪所得，符合理性选择理论。抢劫案和抢夺案的发案量都是“由低到高、再到低”的过程，发案率逐年下降[19]，尤其是2013—2014年2种案件的总体数量保持较低的水平，危害程度为重大和特大的案件几乎没有，使得样本数据在时间维度上不平衡。同时，犯罪人员在2010年前后犯罪地域的选择上的变化使得样本在空间维度上没有规律性。因此，近几年来“两抢”案件的低发以及2011年前后的发案规律变化较大正是分类结果不完全准确的原因。