Abstract
В данной работе представлен разработанный и сформированный набор данных, предназначенный для моделирования и прогнозирования исходов судебных дел в Республике Казахстан с применением методов машинного обучения. Основу данных составили статьи Кодекса Республики Казахстан, охватывающие широкий спектр уголовных и административных правонарушений. Сформированный корпус включает 100 000 судебных дел с различными атрибутами, такими как возраст обвиняемого, степень вины, а также наличие смягчающих и отягчающих обстоятельств. Указанный набор данных послужил основой для построения прогностических моделей, ориентированных на анализ и предсказание юридических исходов. В статье подробно рассмотрены методы формирования датасета и представлены результаты применения различных алгоритмов машинного обучения для решения задачи прогнозирования судебных решений. Актуальность исследования определяется необходимостью автоматизации правоприменительных процессов в Казахстане и повышением точности прогнозирования судебных исходов. Традиционные аналитические подходы требуют значительных временных и ресурсных затрат, а также ограничены конфиденциальностью реальных данных. Использование синтетических данных, сгенерированных на основе действующего законодательства, позволяет выявлять закономерности и разрабатывать эффективные прогнозные модели, способствующие совершенствованию правоприменительной практики. Целью настоящего исследования является создание комплексного и репрезентативного набора данных для анализа судебных дел с использованием современных методов интеллектуального анализа данных.