Ramalan Pilihan Raya AS 2024 dengan Pembelajaran Mesin dan Python

Artikel ini menggunakan pembelajaran mesin untuk meramalkan hasil pilihan raya presiden AS 2024. Walaupun mengakui batasan yang wujud semata -mata bergantung pada data pengundian, penulis membentangkan metodologi dan analisis terperinci.

Proses ramalan melibatkan beberapa langkah penting: pengambilalihan data dari FiveThirtyEight dan Suruhanjaya Pilihan Raya Persekutuan, Pembersihan Data dan Pra-proses (mengendalikan nilai-nilai yang hilang, menangani ketidakkonsistenan dalam pengiraan peratusan), ciri-ciri yang berkaitan dengan revolusi, yang berkaitan dengan calon, XgBoost, dll), penilaian model (menggunakan kesilapan mutlak min dan ramalan pemenang yang betul sebagai metrik), dan akhirnya, ramalan untuk pilihan raya 2024.

Penulis memilih untuk memberi tumpuan kepada negara-negara swing, membina model berasingan bagi setiap orang untuk mengambil kira corak pengundian khusus negara. Fungsi pereputan eksponen digunakan untuk berat pemilihan baru -baru ini lebih banyak dalam ramalan akhir. Analisis ini merangkumi seksyen Analisis Data Eksplorasi (EDA) dengan visualisasi yang mempamerkan trend pengundian.

Ramalan yang dihasilkan mencadangkan perlumbaan rapat, dengan Kamala Harris dijangka memenangi sebahagian besar undi pemilihan. Walau bagaimanapun, penulis menekankan batasan model, yang menonjolkan pengaruh faktor -faktor di luar pengundian data yang boleh memberi kesan kepada hasil pilihan raya sebenar. Artikel ini menyimpulkan dengan mengesyorkan sumber selanjutnya untuk belajar tentang analisis ramalan.

Penafian: Analisis ini adalah untuk tujuan pendidikan sahaja dan tidak menjadi ulasan politik. Pendapat yang dinyatakan adalah pengarang dan tidak mencerminkan pandangan DataCamp.

Atas ialah kandungan terperinci Ramalan Pilihan Raya AS 2024 dengan Pembelajaran Mesin dan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!