Advertisement

Census Income Data: 预测50岁以下成年人的收入 - 源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目利用美国人口普查数据预测50岁以下成年人的收入情况。通过分析大量经济和社会变量,旨在提高模型准确性和实用性,源代码公开以供参考和改进。 人口普查收入数据预测成年人的年收入是否超过或低于50K。 抽象:根据人口普查数据来预测个人的年收入是否超过$ 50,000美元。此数据集也被称为“普查收入”数据集。 提出问题: 数据集信息: 该提取工作是由Barry Becker从1994年人口普查数据库中进行的,使用了以下条件以获得一组合理的干净记录:年龄大于16岁、AGI(调整后总收入)超过100美元、AFNLWGT(人口权重)大于1以及每周工作的小时数为正。预测任务是确定一个人是否年收入超过5万美元。 属性信息: 属性列表: 由于原文中没有具体提及联系方式等信息,故重写时未做相应修改。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Census Income Data: 50 -
    优质
    本项目利用美国人口普查数据预测50岁以下成年人的收入情况。通过分析大量经济和社会变量,旨在提高模型准确性和实用性,源代码公开以供参考和改进。 人口普查收入数据预测成年人的年收入是否超过或低于50K。 抽象:根据人口普查数据来预测个人的年收入是否超过$ 50,000美元。此数据集也被称为“普查收入”数据集。 提出问题: 数据集信息: 该提取工作是由Barry Becker从1994年人口普查数据库中进行的,使用了以下条件以获得一组合理的干净记录:年龄大于16岁、AGI(调整后总收入)超过100美元、AFNLWGT(人口权重)大于1以及每周工作的小时数为正。预测任务是确定一个人是否年收入超过5万美元。 属性信息: 属性列表: 由于原文中没有具体提及联系方式等信息,故重写时未做相应修改。
  • 优质
    本项目提供一套完整的收入预测算法源代码,利用机器学习技术分析历史销售数据,帮助用户准确预估未来收入趋势。适合开发者与数据分析人员研究和应用。 收入预测是指对未来一段时间内个人或企业的预期收益进行估算的过程。这一过程通常基于历史数据、市场趋势以及经济环境等因素来进行分析,并制定相应的财务计划以应对未来的不确定性。 通过准确的收入预测,企业和个人可以更好地规划预算、投资决策和风险管理策略,从而提高经济效益并实现长期发展目标。
  • 是否超过50K美元--adults.txt
    优质
    adults.txt 数据集用于预测成人的年度收入是否超过50,000美元,包含职业、教育背景等特征变量。适合机器学习模型进行分类任务训练与评估。 预测年收入是否大于50K美元——基于adults.txt数据集的分析;数据分析入门之KNN-预测年收入。这段文字主要介绍了如何使用KNN算法来分析成年人的数据,以预测其年收入是否超过50,000美元。通过学习和应用这一方法,读者可以掌握基本的数据分析技能,并了解如何利用KNN算法进行简单的分类任务。
  • 是否超过50K美元--adults.txt
    优质
    adults.txt数据集用于预测成年人的年度收入是否超过50,000美元,包含职业、教育背景等信息,适用于机器学习中的分类任务。 从adult.txt文件读取数据,该文件的最后一列表示年收入。使用KNN算法训练模型,并利用此模型预测一个人的年收入是否超过50k。将年龄、教育程度、职位以及每周工作时间作为机器学习的数据输入,而薪水则作为对应的输出结果。
  • -口普查数据-
    优质
    本项目利用Python源代码进行收入预测模型开发,基于详实的人口普查数据集训练机器学习算法,以精准预测个人或群体的收入水平。 人口普查-收入预测是一项旨在通过分析人口统计数据来预测个人或家庭收入水平的研究工作。这项研究可以帮助政策制定者更好地理解经济状况,并据此设计更有效的社会福利计划和支持措施。通过对大量数据的收集与处理,研究人员可以识别出影响人们收入的关键因素,从而为改善生活质量提供科学依据和建议。
  • 2023及1990各省口数据(0-14、15-64、65上).xlsx
    优质
    本文件包含中国各省份在1990年和2023年的详细人口统计数据,特别关注0至14岁、15至64岁及65岁以上的年龄段分布情况。 主要指标包括:行政区划代码、地区名称、是否位于长江经济带区域、经度、纬度、年份、地区生产总值(亿元)、年末常住人口(万人)等。 除了上述列出的指标外,本数据还包含年末常住人口和国内生产总值(GDP),便于相关研究者进行与人口及经济总量之间的分析比较。该数据的时间跨度为1990年至2023年,共计34年的记录;涵盖全国范围内的31个省级行政区划的数据。 提供的Excel文件包括原始宽面板格式、线性插值处理后的版本以及采用ARIMA模型填补缺失值的完整版三个不同形式。其中,经过ARIMA预测填充后数据集内不含任何缺失信息。具体而言: - 线性插值:利用相邻年份间的数据趋势进行中间年度缺失项的估算。 - ARIMA填补:基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型,根据同一地区的连续时间序列数据来推测并补全丢失的信息。 这些经过不同处理方式优化后的数据集真实可靠,并且已经过验证确认可用。
  • 口普查:构建分类模型判断是否超$50K-
    优质
    本项目通过构建分类模型,利用人口普查数据预测个人年收入是否超过50,000美元。开源代码可供机器学习爱好者研究和改进。 在该项目中,我们将利用年龄、教育程度、工作类别、国家/地区以及职业等多种特征来预测一个人的年收入是否超过5万美元或低于5万美元。这是一个典型的二元分类问题。 我们采用的数据集是来自Kaggle的成人普查收入数据集,该数据集中包含约32,561行和15个要素。如果需要查看已部署的模型或者了解所使用的算法及模型准确性,请打开“Income Prediction.ipynb”文件进行查阅。
  • Income Data-Based Support Vector Machine Classifier
    优质
    本研究提出了一种基于收入数据的支持向量机分类器,通过优化算法有效提升了模型在金融预测中的准确性和泛化能力。 我们将构建一个支持向量机分类器来预测给定个人的收入阶层,基于14个属性判断其年收入是否超过50,000美元。因此这是一个二元分类问题。我们将使用人口普查收入数据集进行这项工作。
  • Income_Prediction_from_Census_Data_Adults:分析影响因素是否超50K美元-
    优质
    本项目通过分析美国人口普查数据中的各种社会经济特征,旨在识别并量化影响成年人年收入的关键因素,并建立模型来预测其年收入是否超过50,000美元。项目包含完整的代码实现。 我进行了成人收入分析,并基于人口普查数据来预测年收入是否超过50,000美元。所使用的分类模型包括决策树、线性回归、逻辑回归、随机森林、k最近邻和支持向量机等。我的研究结果显示,婚姻状况、人际关系和资本收益对于收入的预测具有更大的重要性。此外,我还绘制了各个模型的ROC曲线以评估其性能。