我需要对二进制标签进行分类。数据集代表一个贷款程序。因此，一行是特定情况下过程的特定时刻。

数据集由9000多个案例组成（属性CaseID）

例子：

CaseID 1：由 8 行（每行代表一个时刻）的过程组成，最终接受或拒绝贷款。

CaseID 2：由 20 行组成

等等等等

我已经能够在每个案例中将这些行组合成一行，然后进行预测。但我也想保持这些过程的顺序，因为它可能会提高模型的性能（随机森林和 XGboost）。

我的问题是：我如何对模型说使用这个案例的前 8 行来告诉我这个案例的标签是什么，并使用前 20 行来预测下一个案例的标签等？

我希望问题很清楚？