>本文使用機器學習來預測2024年美國總統大選的結果。 在承認僅依靠投票數據的固有局限性的同時，作者提出了詳細的方法論和分析。
>預測過程涉及多個關鍵步驟：從fiveThirtyeight和聯邦選舉委員會，數據清理和預處理（處理缺失值，在百分比計算中處理不一致的情況），功能工程（創建與對手相關，與時間相關的，候选和派對的輪廓），使用型模型的模型，使用相關的模型，以解決丟失值（處理缺失值，解決丟失值，解決丟失值，解決丟失值，解決丟失值，解決丟失值）（解決丟失值，解決丟失值）（解決丟失值）（處理丟失值）（解決丟失值）（解決丟失值）（解決丟失值）（處理丟失值）（處理丟失值）（處理丟失值），使用各種模型，從XGBoost等），模型評估（使用平均絕對誤差和正確的贏家預測為指標），最後是2024年選舉的預測。作者選擇專注於搖擺狀態，為每個模型建立單獨的模型，以說明特定於州的投票模式。 在最終預測中，指數衰減功能用於更嚴重地對最近的民意調查進行加權。 該分析包括帶有可視化的探索性數據分析（EDA）部分，顯示了投票趨勢。
由此產生的預測表明進行了近距離比賽，卡馬拉·哈里斯（Kamala Harris）預計將贏得極少數選舉票。 但是，作者強調了模型的局限性，強調了因素數據以外的因素的影響，而這些因素可能會影響實際的選舉結果。 本文通過推薦進一步學習預測分析的資源結束。 免責聲明：此分析僅用於教育目的，不構成政治評論。 表達的意見是作者的，不反映Datacamp的觀點。
以上是美國選舉2024通過機器學習和Python進行預測的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
