Étude de cas — résultats
Intention de vote — Élection USA 2020
ANES 2020 Time Series Study (8 280 répondants) : modèle supervisé expliquant le choix de vote présidentiel à partir du profil politique et démographique.
Construction de la cible
01Parmi les 8 280 répondants, 7 049 déclarent une intention de vote nette et nomment un candidat — 1 231 exclus (intention non arrêtée).
Méthode
02Deux modèles, pondérés par le poids d'enquête pré-électoral : régression logistique multinomiale (explicatif principal) et random forest (contrôle). Variables explicatives : identification partisane, idéologie, âge, sexe, origine ethnique, éducation, revenu, statut marital, religion, région — jamais d'autres variables de vote qui fuiteraient la cible.
| Modèle | Accuracy pondérée |
|---|---|
| Référence (classe majoritaire) | 53,3 % |
| Régression logistique | 87,6 % |
| Random forest | 87,7 % |
Importance des variables
03Random forest — % de l'importance totale.
Parti et idéologie expliquent à eux deux ~80 % du pouvoir explicatif — résultat classique de science politique ("modèle de Michigan").