首先，我们需要创建一个函数`ai_judge_src`，该函数接受一个案例作为输入，并根据案例分析罚金和触犯的法律。然后，我们需要定义一个特征训练函数`train_features`，该函数用于训练模型的特征。最后，我们需要定义一个模型训练函数`train_model`，该函数用于训练模型。

以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier



def ai_judge_src(case):

    # 根据案例分析罚金和触犯的法律

    penalty = case['penalty']

    law = case['law']

    return penalty, law



def train_features(X, y):

    # 特征训练

    X_train = X[:-1]

    y_train = y[:-1]

    return X_train, y_train



def train_model(X_train, y_train, X_test, y_test):

    # 模型训练

    model = RandomForestClassifier()

    model.fit(X_train, y_train)

    return model



# 示例数据

data = [

    {'penalty': 100, 'law': 'violation'},

    {'penalty': 200, 'law': 'violation'},

    {'penalty': 300, 'law': 'violation'},

    {'penalty': 400, 'law': 'violation'},

]



# 特征训练

X_train, y_train = train_features(data, data[1:])



# 模型训练

model = train_model(X_train, y_train, data[1:], data[-1])

在这个示例中，我们使用了随机森林分类器作为模型。你可以根据需要替换为其他模型。根据案例分析罚金和触犯的法律,处理特征训练的源码(不带数据集)