機械学習とPythonによる米国の選挙2024年の予測

この記事では、機械学習を使用して、2024年の米国大統領選挙の結果を予測しています。 ポーリングデータのみに依存するという固有の制限を認めながら、著者は詳細な方法論と分析を提示します。

予測プロセスには、FiveThirtyeightと連邦選挙委員会からのデータ収集、データクリーニングと前処理（欠損値の取り扱い、パーセンテージ計算での矛盾に対処する）、機能エンジニアリング（相手関連、時間関連、候補関連、候補関連、および党関連モデルのようなモデルの選択モデルのようなモデルの選択モデルを使用する）のいくつかの重要な手順が含まれます。など）、モデル評価（平均絶対誤差とメトリックとしての正しい勝者予測を使用）、最後に、2024年の選挙の予測。

著者は、スイング状態に焦点を当てることを選択し、州固有の投票パターンを説明するためにそれぞれの個別のモデルを構築することを選択します。 指数関数的な減衰関数は、最終的な予測により、最近の世論調査をより重く重み付けするために使用されます。 分析には、ポーリングの傾向を示す視覚化を備えた探索的データ分析（EDA）セクションが含まれています。

結果としての予測は、緊密な人種を示唆しており、カマラ・ハリスは選挙票のわずかな票を獲得すると予測されています。 ただし、著者はモデルの限界を強調し、実際の選挙結果に影響を与える可能性のあるポーリングデータを超える要因の影響を強調しています。 この記事は、予測分析について学習するためのさらなるリソースを推奨することで締めくくります。

免責事項：この分析は教育目的のみを目的としており、政治的解説を構成していません。 表明された意見は著者であり、データサンプの見解を反映していません。

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