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针对惯犯这一典型犯罪人群体,提出了一种基于现有公安数据资源的惯犯身份分类预测模型。该模型以目标对象的生物信息、社会信息和行为信息作为基本属性,利用机器学习算法实现犯罪人惯犯身份特征的识别。应用该模型和二项逻辑回归算法对某市街面盗窃、扒窃和入室盗窃三类案件的犯罪人数据进行了分类预测处理。该模型能够有效的实现犯罪人惯犯身份的预测识别,并且二项逻辑回归分类方法在分类预测的准确性上要好于随机森林等其他方法,同时也具有较好的可解释性和外延性。