预测多伦多犯罪 使用从多伦多警察局（ ）获得的数据，我构建了一个使用随机森林分类器的多类分类模型，以基于以下内容预测重大犯罪的类型该数据集包括多伦多市2014-2017年之内发生的每起重大犯罪，并提供了有关犯罪地点和时间的详细信息。 数据仅包含分类变量，因此建模过程同时测试了数字编码和OneHot编码，对后一种方法进行了一些改进。 对于五类分类问题，该模型在F1评分（精确度和召回率）上表现良好。 尽管数据集在攻击方面（较高的数量）有些不平衡，但是平衡类权重不会对模型性能产生实质性影响。