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摘要美国总统大选的结果是影响全球舞台上贸易，投资和地缘政治政策的最重要事件之一。它还为未来几年设定了世界经济和全球政治的方向。因此，这不仅对美国人口，而且要塑造全球群众的未来福祉至关重要。因此，本研究的目的是在2024年总统选举中预测现任政党候选人的普选份额。这项研究应用了基于正规化的机器学习算法，以选择影响选民的最重要的经济和非经济指标。Lasso确定的变量进一步与LASSO（正则化），随机森林（包装）和梯度提升（增强）机器学习技术一起预测，以预测2024年美国总统选举中现任政党候选人的普选份额。调查结果表明，六月的盖洛普评级，平均盖洛普评级，丑闻评级，石油价格指标，失业指标和犯罪率影响现任当事方候选人的普选投票份额。拉索的预测是对普选投票份额预测的最一致的估计。基于拉索的预测模型预测，民主党候选人卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）将在2024年美国总统大选中获得47.04％的普选份额。1。简介
使用多个机器学习算法预测2024年美国总统选举
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