ML-обработка результатов голосований Госдумы (2016-2021)

Всем привет! Недавно я наткнулся на сайт vote.duma.gov.ru, на котором представлены результаты голосований Госдумы РФ за весь период её работы — с 1994-го года по сегодняшний день. Мне показалось интересным применить некоторые техники машинного обучения, а так же обычной статистической обработки для выяснения следующих вопросов.

1. Каков диапазон степени корреляции депутатов внутри партий? Имеются ли депутаты, которые голосуют всегда так же, как большинство в их партии?
2. Смогут ли классические методы кластеризации автоматически разделить депутатов думы на фракции, к которым они относятся, основываясь только на их голосах?
3. Можно ли добиться приемлемого качества предсказания итога голосования, зная только исходный текст вопроса голосования?

Предполагаю, что людям, не знакомым с методами машинного обучения, может быть интересно посмотреть раздел 1, а также заглянуть в выводы — там дана краткая интерпретация всех результатов.

Итак, поехали.