文章主题：随机森林, 机器学习, 统计模型, 美国最高法院
房琳琳/科技日报
据《科学》官网5月4日报道，美国伊利诺伊理工大学的科学家们采用了一种名为“随机森林”的机器学习统计模型，对从1816年至2015年的美国最高法院裁判案例进行了预测。研究结果显示，该模型的预测准确率高达70%以上，超过了拥有丰富法律知识的专家（预测准确率仅为66%）的表现。
在当今数字化的时代，运用计算机算法去预测法官的行为已经不再是什么新鲜事物。据一项于2011年 conducted 的研究显示，我国学者通过分析1953年至2004年期间，8位法官的投票记录，成功预测了同一案件中第9位法官的投票结果，其准确率高达83%。而在2004年，美国学者则利用1994年开始在法院工作以来，9位法官的判决数据，对2002年的案件判决结果进行了预测，其准确率达到了75%。这些研究成果充分证明了计算机算法在预测法官行为上的巨大潜力。
伊利诺伊大学理工学院的法学教授丹尼尔·卡茨领导的研究团队，通过运用最高法院的数据库，为每一个投票标记了16个特性。这些特性涵盖了法官的任期、诉讼发起的法庭、以及口头辩论是否得到听取等多个方面。通过这种方式，他们成功构建了当前最为先进的算法。
在对1816年至2015年最高法院案例特征与裁决结果的关联进行初步学习后，该模型开始按照年份顺序深入研究各类案例的特性和最终的裁决结果。通过对这些案例进行详细的分析，该模型得以升级其预测策略，以便更好地利用2016年及以后各年份的实际裁决信息。这一过程不仅提高了模型的预测准确性，还为未来的预测提供了更为坚实的理论基础。
根据数据显示，利用新模型算法，针对28000项判决结果的预测准确率为70.2%，而对于24万张法官投票的预测准确率则高达71.9%。这两项成果均基于真实场景下的应用，并已成功发表在《公共科学图书馆·综合》（PLOS ONE）这一权威学术期刊上，以供全球学者们参考与研究。
据报道，律师们是最有可能率先采用新型算法的群体。他们能够将各种不同的变量纳入模型，从而获取所需的参考信息。对于投资者而言，可以根据预测结果，对他们具有较高胜算的公司进行投资。而对于上诉人而言，他们则可以根据胜算概率来决定是否继续向最高法院提起诉讼。
本期编辑：邢潭
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