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摘要： - 预测建模在增强法律决策过程方面具有巨大的希望，尤其是在美国最高法院（SCOTUS）领域内。本文利用包括SCOTUS案例的数据集研究了机器学习（ML）算法在预测法律结果中的应用。通过严格的预处理和分析，应用了各种ML技术，包括决策树，随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居（K-NN）和XGBoost。使用精度，召回，F1得分和准确度指标评估这些模型的性能，从而揭示了其有效性的细微差异。值得注意的是，XGBoost以72％的精度为最佳算法，展示了其在捕获复杂的法律模式方面的稳健性。相比之下，天真的贝叶斯和决策树算法的精度分别为61％和52％，突出了其适用于法律数据集的潜在局限性。比较分析阐明了每种算法的优势和劣势，强调了选择适合法律决策复杂性的适当技术的重要性。这项研究为法律研究中的预测建模的文献越来越多，为ML在增强法律程序的效率和功效方面的潜在应用和含义提供了宝贵的见解。
法律决策中的预测建模
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