我拥有具有这些功能的 250k 数据集

    date_time       FullAddress             call_type priority   lat       long
0   6/14/17 21:54   10 14TH ST\, San Diego\, CA 1151    2.0 32.705449   -117.151870
1   3/29/17 22:24   10 14TH ST\, San Diego\, CA 1016    2.0 32.705449   -117.151870
2   6/3/17 18:04    10 14TH ST\, San Diego\, CA 1016    2.0 32.705449   -117.151870
3   3/17/17 10:57   10 14TH ST\, San Diego\, CA 1151    2.0 32.705449   -117.151870
4   3/3/17 23:45    10 15TH ST\, San Diego\, CA 911P    2.0 32.705722   -117.15035

日期和时间、完整地址、经纬度、电话类型和犯罪严重程度。我想预测未来犯罪发生的时间或预测再次发生的地点。我怎样才能做到这一点，我会使用回归还是分类？我已经预测了优先级，但我如何预测它会发生的时间或位置？

我预测了优先级，但并没有真正给我任何东西。我想预测时间和地点或两者之一。

这是我的优先级预测的一些代码

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
my_RandomForest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)

my_RandomForest.fit(X_train, y_train)
y_predict_fr = my_RandomForest.predict(X_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(y_predict_fr)
accuracy_fr = accuracy_score(y_test, y_predict_fr)
print(accuracy_fr)

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0.95100761598545