Predicting Arrest Release Outcomes: A Comparative Analysis of Machine Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
This comparative study evaluates machine learning models for predicting arrest release outcomes using 5,226 marijuana possession cases from the Toronto Police Service (1997-2002). The dataset exhibited significant class imbalance, with only 17.1% detention outcomes versus 82.9% releases. After preprocessing to handle missing values and convert categorical variables, we implemented two modeling approaches: a 500-tree Random Forest classifier with feature importance measurement and a binomial Logistic Regression model. Both algorithms demonstrated strong predictive capability for release cases, achieving comparable overall accuracy (83.2-83.4%) and excellent sensitivity (>98%), though they struggled with the critical minority class as evidenced by poor specificity (<7%). The models showed similar discriminative power, with Logistic Regression achieving a marginally higher AUC-ROC (0.733 vs 0.726). Feature importance analysis identified employment status and prior police background checks as the strongest predictors, while demographic factors, including race, also contributed significantly to predictions. These results highlight both the technical challenges of imbalanced classification in justice system data and the ethical considerations surrounding potential algorithmic bias, particularly given the high false positive rate for detention predictions that could exacerbate existing disparities. The study underscores the need for careful model evaluation and responsible implementation when applying predictive analytics to sensitive criminal justice decisions, balancing statistical performance with considerations of fairness and social impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».