US Elections Prediction

📌 Descripción

Este repositorio contiene un modelo de predicción electoral para las elecciones presidenciales de EE.UU. en 2024. Se utilizan datos electorales por condado de años anteriores, junto con características demográficas y socioeconómicas, para estimar el ganador en cada región y, finalmente, el presidente electo.

📊 Datos Utilizados

Los datos provienen de diversas fuentes, incluyendo:

• 🗳️ Resultados electorales por condado
• 📈 Datos socioeconómicos y demográficos (ingresos, educación, densidad poblacional, etc.)
• 📍 Distribución geográfica y tendencias históricas

🏗️ Estructura del Proyecto

📂 US-Elections-Prediction
 ├── 📄 README.md
 ├── 📄 .gitignore
 ├── census_api.ipynb    # Obtención de datos del censo
 ├── data_analysis.ipynb # Análisis exploratorio de datos
 ├── process_data.ipynb  # Preprocesamiento de datos
 ├── regression.ipynb    # Modelos de regresión
 ├── simulation.ipynb    # Simulación de escenarios electorales
 ├── data/               # Directorio con los datasets

📌 Slides

Las slides de este proyecto se pueden acceder en el siguiente

🚀 Instalación y Uso

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/jorgegarcelan/US-Elections.git
   cd US-Elections

2. Instalar dependencias:

   pip install -r requirements.txt

3. Ejecutar el modelo:

   python main.py

📌 Contribución

¡Toda contribución es bienvenida! Para colaborar:

1. Haz un fork del repositorio 📌
2. Crea una nueva rama (git checkout -b feature-nueva)
3. Sube tus cambios (git commit -m 'Descripción' && git push origin feature-nueva)
4. Abre un Pull Request 🚀

📜 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia MIT.

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✨ Desarrollado por Lucía Cordero y Jorge Garcelán