Mit diesem Korpus wurde eine Reihe von Experimenten mit Machine Learning Prediction Modellen gemacht. Mit fünf verschiedenen Machine Learning Prediction Modellen (Naive Bayes, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest und XGBoost) wurde jeweils der k-fold cross validation approach (vgl. z.B. Han, Pei, Kamber 2011) durchgeführt. Die jeweiligen Trefferquoten wurden mit drei Baseline-Modellen (ZeroR sowie zwei Modellen, die alle Sonette jeweils einer Klasse zuordnen, hier: AlwaysT und AlwaysV) auf der Basis üblicher Standardwerte für Machine Learning verglichen: Precision, Recall, FMeasure, Accuracy und Area Under the ROC Curve (AUC). (vgl. z.B. Han, Pei, Kamber 2011; Mohri, Rostamizadeh, Talwalkar 2012) Es zeigt sich, dass Machine Learning Modelle, insbesondere XGBoost, bessere Ergebnisse als die Baseline-Modelle für die Vorhersage liefern können.