收入预测

简介：
收入预测是指利用历史数据和当前市场趋势，通过统计模型或机器学习算法来预估未来一段时间内的收入情况。这种方法帮助企业做出更准确的财务规划与决策。 收入预测项目使用了分类机器学习算法，并且基于一个包含43957个样本及14个描述性特征的收入数据集。 以下是关于这些已知描述性功能列的具体信息：“年龄”表示每个人的年龄。“工作类别”是指代表个人在数据集中就业状况的相关术语，包括私人、自雇人士、政府工作人员、无薪工作者和从未工作者等。“Fnlwgt”指的是最终人口普查权重，表明该条目所代表的人口数量。“教育水平”则反映了个体达到的最高学历程度，如学士学位、部分大学课程完成者（11年级）、高中毕业生以及专业学校毕业等。 此外，“Educational.num”是描述性特征“教育”的数字形式表示。它对应于个人已实现的最高等级教育。“婚姻状况”定义了数据集中个体的伴侣状态；例如，平民配偶和武装部队中的配偶分别代表不同的结婚情况。“职业”则指出了每个人所属的职业领域，如技术支持等。“关系”描述的是一个人在其家庭结构中相对于其他成员的角色或位置。“种族”则是对不同群体的一种分类。