06月02日(Tue) 09:00〜10:40 M会場(研究棟2F-小講義室 (R782))
| 演題番号 | 4M1-3 |
|---|---|
| 題目 | 米国選挙における潜在立候補者の得票を予測する手法の提案 |
| 著者 | 箕浦 慶(東京大学工学部システム創成学科知能社会コース) 松尾 豊(東京大学) |
| 時間 | 06月02日(Tue) 09:40〜10:00 |
| 概要 | 本研究では、いくつかの機械学習の手法を用いて、アメリカ合衆国の潜在候補者(立候補を行なう可能性がある者と定義する)の得票の予測を行なった。ウェブから独自に収集した過去のカウンティーレベルでのアメリカ合衆国選挙結果データ・ 候補者プロフィールデータを用いて、各カウンティーが、潜在候補者のプロフィール素性に対し、どのような投票結果を生成するか予測するモデルを作成した。 |
| 論文 | PDFファイル |