Élections américaines 2024 Prédictions avec apprentissage automatique et Python

Cet article utilise l'apprentissage automatique pour prédire l'issue de l'élection présidentielle américaine de 2024. Tout en reconnaissant les limites inhérentes à s'appuyer uniquement sur les données de sondage, l'auteur présente une méthodologie et une analyse détaillées.

The prediction process involves several key steps: data acquisition from FiveThirtyEight and the Federal Election Commission, data cleaning and preprocessing (handling missing values, addressing inconsistencies in percentage calculations), feature engineering (creating opponent-related, time-related, candidate-related, and party-related features), model selection and training (using various regression models like Linear Regression, RandomForestRegressor, Xgboost, etc.), l'évaluation du modèle (en utilisant une erreur absolue moyenne et la prédiction des gagnants corrects comme mesures), et enfin, la prédiction pour les élections 2024.

L'auteur choisit de se concentrer sur les états de swing, en créant des modèles distincts pour chacun pour tenir compte des modèles de vote spécifiques à l'État. Une fonction de désintégration exponentielle est utilisée pour pondérer les sondages récents plus fortement dans la prédiction finale. L'analyse comprend une section d'exploration d'analyse des données (EDA) avec des visualisations présentant les tendances du sondage.

La prédiction qui en résulte suggère une course serrée, avec Kamala Harris prévoyant une légère majorité des votes électoraux. Cependant, l'auteur souligne les limites du modèle, mettant en évidence l'influence des facteurs au-delà des données de sondage qui pourraient avoir un impact sur le résultat électoral réel. L'article conclut en recommandant d'autres ressources pour en savoir plus sur l'analyse prédictive.

Avertissement: cette analyse est à des fins éducatives uniquement et ne constitue pas des commentaires politiques. Les opinions exprimées sont celles de l'auteur et ne reflètent pas les vues de DataCamp.

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