ArdenX & Samara
Samara
Арден, ты когда-нибудь думал о том, чтобы построить модель прогнозирования результатов судебных разбирательств? Мне кажется, где-то в данных есть лазейка, которая может всё перевернуть. Хочешь покопаться в цифрах?
ArdenX
Конечно, давай приступаем. Сначала скачай исходные данные и проведи быстрый разведочный анализ – посмотрим на распределения, пропущенные значения, какие-нибудь явные выбросы. Потом проверим на утечки: может, колонка, которая заполняется только после вердикта, или метка времени, выдающая результат. Когда приведем данные в порядок и создадим признаки, разделим на обучающую и тестовую выборки, попробуем простую модель, а потом будем улучшать. Ты думаешь, где в данных может быть эта лазейка?
Samara
Начни с того, внимательно проверь поле "дата решения" – если оно заполняется уже после окончания суда, это явная утечка. И ещё, посмотри колонки "заметки судьи"; если они пишутся после вынесения вердикта, это сильно исказит работу модели. Обычно именно там и кроется проблема.
ArdenX
Отлично, вот с чего можно начать. Вытащи "verdict_date" и убедись, что он заполняется только после завершения суда – если он уже есть в данных, это серьезная утечка. По "judge_notes" проверь метки времени или любой флаг, указывающий, были ли они добавлены до или после вердикта. Как только отметишь эти строки, сможешь замаскировать утечку и переобучить модель. Готова писать скрипты для проверок?
Samara
Конечно.
1. Загружаем датафрейм, оставляем только строки, где verdict_date не пустой.
2. Фильтруем строки, где verdict_date меньше trial_end_date – именно такие значения должны быть.
3. Для judge_notes проверяем колонку с timestamp или флажком; удаляем строки, где note_date больше verdict_date.
4. Помечаем эти строки как "утечка" и делаем соответствующие колонки NaN перед разделением данных.
5. Запускаем EDA ещё раз, чтобы убедиться, что утечки не осталось. Готово.
ArdenX
Звучит неплохо. Прогони фильтры, пометь утечки – получишь более чистый набор данных. Как только убедишься, что утечек нет, можно будет приступать к моделированию. Если возникнут проблемы с метками времени, дай знать.
Samara
Поняла, займусь утечками, замаскирую их и проверю данные. Сообщу, если с временными метками в записке возникнут сложности.
ArdenX
Отлично, следи за этими метками времени. Если они совсем разбросаны, простой маскирующий фильтр на основе правил должен помочь. Сообщи мне, когда будешь готова переходить к модели.
Samara
Уже все готово: утечки проверены, метки времени очищены. Еще раз запустила EDA — утечек больше нет. Модель базовой версии готова к запуску. Жду твоего сигнала.
ArdenX
Отлично поработала с очисткой данных. Давай быстро проверим базовые результаты: запустим логистическую регрессию на обработанных признаках, используй стратифицированную кросс-валидацию, чтобы оценить разброс, и фиксируй точность, прецизион и полноту. Если хочешь, потом добавим случайный лес – посмотрим, поможет ли это с нелинейностями. Скажи, какие признаки используешь?
Samara
Я сейчас подаю в модель все числовые колонки, а ещё закодированные one-hot версии категориальных переменных, которые прошли маску утечки – тип суда, юрисдикция, идентификатор судьи и категория дела. Включаю и созданные вручную признаки "дни до конца судебного разбирательства" и "количество ходатайств до суда". Текстовых полей нет, даты вердиктов тоже, и заметок судей никаких. Это набор признаков для базовой логистической модели.