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The Role of Hyperparameters in Machine Learning Models and How to Tune them
Arnold, C., Biedebach, L., Küpfer, A. & Neunhoeffer, M. (2024): The Role of Hyperparameters in Machine Learning Models and How to Tune them. In: Political Science Research and Methods (published online in February 05, 2024), p. 1-8. DOI:10.1017/psrm.2023.61
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How to improve the substantive interpretation of regression results when the dependent variable is logged
Rittmann, O., Neunhoeffer, M. & Gschwend, T. (2023): How to improve the substantive interpretation of regression results when the dependent variable is logged. In: Political Science Research and Methods (published online in August 10, 2023), p. 1-9. DOI:10.1017/psrm.2023.29
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Private Post-GAN Boosting
Neunhoeffer, M., Wu, Z. & Dwork, C. (2021): Private Post-GAN Boosting. In: ICLR (Hrsg.) (2021): International Conference on Learning Representations 2021, p. 1-19.
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Ein Ansatz zur Vorhersage der Erststimmenanteile bei Bundestagswahlen
Neunhoeffer, M., Gschwend, T., Munzert, S. & Stoetzer, L. (2020): Ein Ansatz zur Vorhersage der Erststimmenanteile bei Bundestagswahlen. In: Politische Vierteljahresschrift, Vol. 61, No. 1, p. 111-130. DOI:10.1007/s11615-019-00216-3
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How Cross-Validation Can Go Wrong and What to Do About It
Neunhoeffer, M. & Sternberg, S. (2019): How Cross-Validation Can Go Wrong and What to Do About It. In: Political analysis, Vol. 27, p. 101-106. DOI:10.1017/pan.2018.39
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Forecasting Elections in Multiparty Systems: A Bayesian Approach Combining Polls and Fundamentals
Stoetzer, L., Neunhoeffer, M., Gschwend, T., Munzert, S. & Sternberg, S. (2019): Forecasting Elections in Multiparty Systems: A Bayesian Approach Combining Polls and Fundamentals. In: Political analysis, Vol. 27, p. 255-262. DOI:10.1017/pan.2018.49
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Zweitstimme.org. Ein strukturell-dynamisches Vorhersagemodell für Bundestagswahlen
Munzert, S., Stötzer, L., Gschwend, T., Neunhoeffer, M. & Sternberg, S. (2017): Zweitstimme.org. Ein strukturell-dynamisches Vorhersagemodell für Bundestagswahlen. In: Politische Vierteljahresschrift, Vol. 58, No. 3, p. 418-441. DOI:10.5771/0032-3470-2017-3-418
