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• How to Predict Recidivism in Young Offenders: Comparing Logistic Regression, Random Forest,... 1, 1), non-recidivism is predicted, and chances of recidivism are 0.30. If a YO “did not participate” in other treatment interventions, recidivism is predicted, and chances of recidivism are 0.58. If a YO “did have
  
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• Veröffentlichungen - Kriminologischer Dienst - sachsen.de junger Strafgefangener - Soziale Bindungen als Einflussfaktor auf die Rückfälligkeit. (Masterarbeit, Universität Leipzig). • Download (*.pdf, 1,27 MB) Waldeck, L. (2020). How to Predict Recidivism in Young Offenders:
  
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• Daten & Dialog Nr. 11, September 2020 in variation effect analysis. BMC genomics, 13(4), 1–10. doi:10.1186/1471-2164-13-S4-S2 Waldeck, L. (2020). How to predict recidivism in young offenders: Comparing logistic regression, random forest, and boosted classification
  
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