《科学》官网3日报导称之为，美国伊利诺伊理工大学科学家用一种被称作随机森林的机器学习统计资料模型，对1816年到2015年美国最高法院的裁决展开预测，准确率低于70％，较科学知识渊博的法律专家（预测准确率为66％）更胜一筹。用计算机算法预测法官不道德并不有意思。2011年，西班牙学者在一项研究中，用于1953年到2004年给定8名法官的投票，来预测同一案件中第9名法官的投票，准确率为83％；2004年，美国学者用于1994年以来仍然在法院工作的9名法官的裁决，来预测2002年案件的裁决结果，准确率为75％。
而伊利诺伊大学理工学院法学教授丹尼尔·卡茨的团队利用最高法院数据库，为每个投票标示了16个特征，还包括法官任期、诉讼发动法庭、口头辩论否被听见等，创立了最先进设备的算法。该模型再行自学了1816年到2015年最高法院案例特征与判决结果之间的关联，然后按年份研究每个案例的特征并预测判决结果，最后被“转喂”关于该年份判决结果实际信息的算法升级了预测策略，并之后展开下一年的预测。结果显示，对于28000项裁决结果及24万张法官投票，新的模型算法预测的正确率分别为70．2％和71．9％。
涉及研究文章公开发表在《公共科学图书馆·综合》（PLOSONE）上。报导称之为，律师最有可能首度将新的算法付诸实践，他们可以将有所不同的变量放入模型，以取得想的参照信息；投资者也可根据预测分析，对有较小获得胜利有可能的公司投资；而上诉人则可以根据获得胜利几率辨别否再行向最高法院驳回诉讼。
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