Analyse von Wahlergebnissen und Vorhersagen mithilfe von maschinellem Lernen

Anhand der Daten von Assembly Choices 2019 stellen wir einen Prozess vor, der auf Feature Engineering und einer Reihe von Algorithmen des maschinellen Lernens basiert, um die Leistung beim Zugriff auf denselben Datensatz zu pr fen und zu vergleichen. Die allgemeinen Grunds tze werden daher nicht nur Analysten und Informanten helfen, ihre Wahrnehmungen h ufiger und effektiver zu pr sentieren, sondern auch die Leser bef higen, je nach Interessenlage und gemeinschaftlichem Engagement, ber das Pr sentierte hinauszugehen und neue Wahrnehmungen f r sich selbst zu entdecken.