高次元サーベイデータにおける特徴選択のためのファジーフォレスト：2020年アメリカ大統領選挙への応用

Key Points

• 2020年大統領選挙に関連する高次元サーベイデータで重要な特徴を選択するためのファジーフォレストを探求することが目的です。
• 特徴選択のためにファジーフォレストアルゴリズムを利用しました。
• 2020年アメリカ大統領選挙のサーベイデータにこの方法論を適用しました。
• 有権者の行動に影響を与えるさまざまな特徴の重要性を分析しました。
• 選挙結果に著しく影響を与える重要な特徴を特定しました。
• 高次元環境におけるファジーフォレストの効果を実証しました。