{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "---\n",
      "Predicciones utilizando RegressRidge\n",
      "---\n",
      "Predicción para el Frente: [47.38865268]\n",
      "Predicción para los blancos: [28.6112576]\n",
      "Predicción para los colorados: [16.70908836]\n",
      "---\n",
      "Predicciones ballotage (basados en 2009,2014)\n",
      "---\n",
      "Predicción para el Frente: [54.19052508]\n",
      "Predicción para los blancos: [43.76496115]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "# Las features son las predicciones de la última encuesta de Cifra, Equipos, Radar y Factum, en ese orden\n",
    "encuestas_X=np.array([[50.9,31.8,12.5, #Cifra\n",
    "                       52.5,31.6,11.1, #Equipos\n",
    "                       54.0,29.0,08.0, #Radar\n",
    "                       54.5,31.0,12.0], #Factum\n",
    "                                      #2004\n",
    "                      [45.0,31.0,12.0, #Cifra\n",
    "                       44.0,30.0,10.0, #Equipos\n",
    "                       45.0,29.0,14.0, #Radar\n",
    "                       46.0,34.0,10.0],#Factum\n",
    "                                      #2009\n",
    "                      [43.0,32.0,18.0, #Cifra\n",
    "                       43.6,33.4,15.1, #Equipos\n",
    "                       45.6,31.3,15.2, #Radar\n",
    "                       44.0,34.0,15.0] #Factum\n",
    "                                      #2014\n",
    "                     ])\n",
    "\n",
    "# Resultados reales en 2004 y 2009 para cada partido\n",
    "resultados_frente=np.array([50.54,48.0,47.8])\n",
    "resultados_blancos=np.array([34.3,29.0, 30.8])\n",
    "resultados_colorados=np.array([10.36,17.0, 12.8])\n",
    "\n",
    "resultado_ballotage_fa=[54.63,53.48]\n",
    "resultado_ballotage_blancos=[45.37,41.17]\n",
    "\n",
    "from sklearn import linear_model\n",
    "\n",
    "# Predicciones de las encuestas para 2019\n",
    "encuestas_2019=np.array([38.0,27.0,11.0, #Cifra -- Final\n",
    "                         41.1,28.7,11.7, #Equipos\n",
    "                         43.6,24.5,15.8, #Radar -- Final\n",
    "                         40.0,28.0,13.0]).reshape(1,-1) #Factum -- Final\n",
    "\n",
    "\n",
    "print (\"---\")\n",
    "print (\"Predicciones utilizando RegressRidge\")\n",
    "print (\"---\")\n",
    "# Utilizo un alpha alto porque las features están correlacionadas\n",
    "clf=linear_model.Ridge(alpha=50.0)\n",
    "clf.fit(encuestas_X,resultados_frente)\n",
    "print(\"Predicción para el Frente:\", clf.predict(encuestas_2019))\n",
    "clf.fit(encuestas_X,resultados_blancos)\n",
    "print (\"Predicción para los blancos:\",clf.predict(encuestas_2019))\n",
    "clf.fit(encuestas_X,resultados_colorados)\n",
    "print (\"Predicción para los colorados:\",clf.predict(encuestas_2019))\n",
    "\n",
    "\n",
    "# Predicción ballotage\n",
    "print (\"---\")\n",
    "print (\"Predicciones ballotage (basados en 2009,2014)\")\n",
    "print (\"---\")\n",
    "\n",
    "clf=linear_model.Ridge(alpha=70.0)\n",
    "clf.fit(encuestas_X[1:3],resultado_ballotage_fa)\n",
    "print(\"Predicción para el Frente:\", clf.predict(encuestas_2019))\n",
    "clf.fit(encuestas_X[1:3],resultado_ballotage_blancos)\n",
    "print (\"Predicción para los blancos:\",clf.predict(encuestas_2019))\n",
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
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    "name": "ipython",
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   },
   "file_extension": ".py",
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   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.8"
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