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摘要：本发明涉及大数据分析技术领域，具体是涉及一种强制隔离戒毒人员风险评估方法及系统。戒毒管理人员对强制隔离戒毒人员的样本数据和用户画像标签筛选出的风险评估数据，形成强制隔离戒毒人员风险评估标签；将训练集中每个强制隔离戒毒人员的用户画像标签和测试集中每个强制隔离戒毒人员的用户画像标签输入到LightGBM分类模型，当分类准确率和召回率满足设定值时，获得标准LightGBM分类模型，通过标准LightGBM分类模型获取待评估的强制隔离戒毒人员的风险评估结果。本发明可以有效预测和防范强制隔离戒毒人员异常行为发生，为后期实施监管提供决策支持。

主权项：1.一种强制隔离戒毒人员风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，从戒毒业务系统获取强制隔离戒毒人员的原始数据，并进行数据清洗，去除有数值缺失的原始数据，得到样本数据；S2，由样本数据建立强制隔离戒毒人员用户画像标签；S3，根据戒毒管理人员对强制隔离戒毒人员的样本数据和用户画像标签筛选出的风险评估数据，形成强制隔离戒毒人员风险评估标签；S4，将样本数据按照获取的时间先后顺序排列，将排列在前面A％的样本数据作为训练集，剩余的样本数据作为测试集；S5，将训练集中每个强制隔离戒毒人员的用户画像标签输入到LightGBM分类模型，将每个强制隔离戒毒人员风险评估标签作为LightGBM分类模型的输出即模型标签，训练LightGBM分类模型的模型参数，直至LightGBM分类模型输出的模型标签与测试集的风险评估标签满足设定条件，此时的LightGBM分类模型为训练后LightGBM分类模型；S6，将测试集中每个强制隔离戒毒人员的用户画像标签输入到步骤S5中的训练后LightGBM分类模型，输出测试集的风险评估结果；S7，根据测试集中的风险评估标签与步骤S6中的测试集的风险评估结果，计算训练后LightGBM分类模型的分类准确率和召回率；S8，若分类准确率大于等于第一设定值且召回率大于等于第二设定值，则步骤S6中的训练后LightGBM分类模型为标准LightGBM分类模型，否则进行步骤S9；S9，重新从戒毒业务系统获取样本数据，重复步骤S5-S7，直至分类准确率大于等于第一设定值且召回率大于等于第二设定值，获取标准LightGBM分类模型，其中第一设定值和第二设定值相互独立；S10，将戒毒业务系统中待评估的强制隔离戒毒人员的用户画像标签输入到标准LightGBM分类模型，获取待评估的强制隔离戒毒人员的风险评估结果。

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