data_gonghak's Introduction

< 4달러 >조

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프로젝트 주제

국회의원 선거 예측

프로젝트 목표

대한민국 국회의원 선거('총선')을 선거구 마다 지니는 통계 자료를 활용하여 미래의 총선을 예측 해본다.

실행 방안

대한민국 모든 선거구를 하기 전에 목표를 '서울시' 지역의 선거구로 한정한다.

데이터는 2008년, 2012년, 2016년 총선 결과와 그 당시 년도의 선거구 지역과 관련된 지역별 통계 자료를 활용한다.

현재 진행 단계

조원들 모두 2008년, 2012년, 2016년 서울시 동별 자료를 가능한대로 모았다.
각 데이터들을 필요한 열만 남기고, 행과 열의 명칭과 관측치의 단위(Scale)를 통일 시켰다.
전처리한 데이터들을 합쳐서 모델에 이용할 데이터프레임을 만들었다. (현재 2016년도가 대상)
데이터 전체 관측치들을 train과 test로 나눈 후 train을 이용하여 한 가지 모델을 만들었다. (RandomForestRegression 이용하였음)
test 데이터를 모델로 예측해본 결과 (새누리당 득표수를 예측하고자 하였다), 실제 test 데이터의 새누리당 득표수와 적합된 test 데이터의 편차제곱의 평균(MSE)을 구해봤다.
바로 전 단계의 결과를 통해서 변수들의 중요도를 파악해야 하는것과 다른 학습모델들을 적용 해봐야할 필요성을 알게되었다.