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摘要： ［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。
