各位大神，最近在做毕设，之前没有怎么接触过机器学习，在网上找了一些机器学习的网课看，但是在做的时候还是有好多问题，麻烦帮帮这个我小白吧
问题详细描述
这个机器学习的任务就是：输入时间，地点等信息，预测每种犯罪类型发生的概率。但现在有个问题我一直没想通，就是我收集到的数据都是已经发生过的犯罪事实，那他们发生的概率都是100%，这样的话，不就相当于预测房价的时候，数据集里房间大小、地理位置等不一样，但房价都是一样的，然后用这样一个数据集来训练模型。这样的话，要怎么预测啊，数据集不会存在数据并不平衡的情况吗，但是我也没有办法找到犯罪发生概率在0-100之间的数据啊，发生了就是100%，没发生就是0%，这要怎么搞？
这是我稍微处理后的数据集截图，最后面还有一列Ratio，就是犯罪概率，都是赋值的100%
