Predicción de elecciones políticas mediante aprendizaje automático

Autor: Ajo Inglez, Pablo
Přispěvatelé: Dominguez, David (tutor), UAM. Departamento de Ingeniería Informática, Dominguez, David
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Biblos-e Archivo: Repositorio Institucional de la UAM
Universidad Autónoma de Madrid
Biblos-e Archivo. Repositorio Institucional de la UAM
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Popis: En este trabajo se aplican técnicas de Aprendizaje automático con el objetivo de realizar predicciones en elecciones políticas. Las elecciones políticas sobre las que se trabaja son las Elecciones al Presidente de gobierno en España desde el año 2000. También se consideran, aunque con menor detalle, las últimas Elecciones al Presidente de gobierno en Brasil y Estados Unidos. El objetivo del trabajo es predecir la orientación política (izquierda, derecha, regionalista...) de una población a partir de un conjunto de características de esta, como la densidad de población, la religiosidad, el porcentaje de mujeres… Para realizar estas predicciones se han considerado problemas de regresión y problemas de clasificación. Los métodos de Aprendizaje automático utilizados son regresiones lineales mediante línea y parábola, el Algoritmo KNN, Redes neuronales Single-layer y Redes neuronales Multi-layer. Para cada uno de estos métodos se han realizado distintas ejecuciones variando sus parámetros e hiperparámetros. Los algoritmos se han implementado utilizando el lenguaje de programación Python y se han ejecutado tanto el local como en la plataforma Google Colab. Las librerías más utilizadas en la implementación han sido Keras, Pandas, Sklearn, NumPy y Tensorflow. Se han obtenido métricas para cada ejecución de los algoritmos. El rendimiento de los algoritmos para cada problema considerado es mostrado y comparado en el trabajo
Databáze: OpenAIRE
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