【摘 要】
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[目的/意义]旨在利用文本挖掘技术和XGBoost算法构建量刑预测模型，实现量刑预测的智能化。[方法/过程]首先设计了量刑预测模型的构建路径，然后采用XGBoost算法构建了预测模型，最后将模型与多种算法（随机森林、决策树、KNN等）进行了比较，探讨了量刑预测模型的特征选择问题。[结果/结论]基于3208条司法判例数据所构建的量刑预测模型，对量刑严重程度和有期徒刑时长的预测准确率达到了80.02%
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目“家庭购买决策过程与机制研究：基于‘匹配’和‘社会比较’的视角”（项目编号：71632001）； 北京大学统计科学中心以及数量经济与数理金融教育部重点实验室(北京大学)项目研究成果；
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[目的/意义]旨在利用文本挖掘技术和XGBoost算法构建量刑预测模型，实现量刑预测的智能化。[方法/过程]首先设计了量刑预测模型的构建路径，然后采用XGBoost算法构建了预测模型，最后将模型与多种算法（随机森林、决策树、KNN等）进行了比较，探讨了量刑预测模型的特征选择问题。[结果/结论]基于3208条司法判例数据所构建的量刑预测模型，对量刑严重程度和有期徒刑时长的预测准确率达到了80.02%和78.46%,优于其他算法。研究表明，XGBoost算法在非法经营罪的量刑预测中具有实践应用价值。
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