https://mp.weixin.qq.com/s/tjYjDx1MzHAY9GD8yMGoYg
该团队利用 1816 年到 2015 年的数据建立了一个称之为随机森林的统计机器学习模型。该模型通过查看以往的数据以找出案件特征和判决结果之间的联系。模型预测的判决结果包括是否撤销地方法院的裁决以及每一个法官是如何判决的。然后模型通过查看该年份每一个案例的特征预测可能的判决结果。最后，该算法会学习预测的结果，这样以更新以后判决的策略。
原文：https://www.cnblogs.com/yuanjiangw/p/10758177.html