Optimized Random Forest Classifier for Predicting Ideal Candidate for The General Election
Notice bibliographique
Résumé
Electoral systems and candidate selections are the two important pillars of modern democratic elections. The integrity and competence of candidates are significant contributing factors to government enactment. Hence, the selection of competent candidates is an indispensable process in the electoral system. This research proposes a new model, named RANWIN (Random forest classifier-based model for selecting Winning candidates), for predicting the winning probability of the candidate and the party. Our model integrates Random Forest Classifier (RFC) and Bayesian Optimization Technique (BOT) to achieve outstanding performance. It considers several factors for predicting the winning probability of candidates, including the popularity of the candidate, past election history, party change or personalization, vote bank, etc. For predicting the winning probability of the party, this method considers the manifestoes, vote bank, leaders, electoral history, intraparty struggles, major rallies hosted in the constituency, and the strength of alliance parties etc. After calculating the impact of all these parameters, RANWIN uses RFC to predict the winning possibility of the candidates as well as parties. To enhance the efficiency of the intended framework, we apply BOT in the prevailing RFC to find out the optimal hyperparameters of the classification process. To prove the better performance of our framework, its enactment is related to other existing approaches regarding accuracy, precision, the Area Under the receiver operating Characteristic (AUC) curve, recall, F-measure, and Root Mean Square Error (RMSE). The empirical results demonstrate that RANWIN can be considered as a more effective method with higher predictive accuracy, precision, AUC, recall, F-measure, and lower RMSE of 94.32%, 95.5%, 90.6%, 97.6%, 98.0%, and 16.23%, correspondingly. As a result, we can prove that RANWIN is an improved framework for candidate selection and has a positive impact on the current political landscape as related to approaches based on other machine learning techniques. The key goal of this research is to help political parties select the right candidates to win public office.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».