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美国人口普查数据-判断年收入是否过5万美金-TensorFlow Decision Forests二分类.ipynb

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简介：
本Jupyter Notebook利用TensorFlow Decision Forests模型分析美国人口普查数据，通过训练二分类算法来预测个人年收入是否超过5万美元。 在这里定义数据集的元数据，这些元数据对于根据其类型对输入特征进行编码非常有用。 - 目标列名称。 - 目标列的标签。 - 权重列名称。 - 数值特征的名称：“age”, - 分类特征及其词汇表。“race”, “sex”, “year” 接下来，我们进行基本的数据准备： 1. 准备数据框架 2. 将目标标签从字符串转换为整数 3. 将分类特征转换为字符串类型 4. 对训练数据和测试数据进行数据框架的准备 现在展示训练和测试数据框的形状，并显示一些实例。

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  • 美国人口普查数据-判断年收入是否过5万美金-TensorFlow Decision Forests二分类.ipynb
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    本Jupyter Notebook利用TensorFlow Decision Forests模型分析美国人口普查数据，通过训练二分类算法来预测个人年收入是否超过5万美元。 在这里定义数据集的元数据，这些元数据对于根据其类型对输入特征进行编码非常有用。 - 目标列名称。 - 目标列的标签。 - 权重列名称。 - 数值特征的名称：“age”, - 分类特征及其词汇表。“race”, “sex”, “year” 接下来，我们进行基本的数据准备： 1. 准备数据框架 2. 将目标标签从字符串转换为整数 3. 将分类特征转换为字符串类型 4. 对训练数据和测试数据进行数据框架的准备 现在展示训练和测试数据框的形状，并显示一些实例。
     
  • 收入预测项目：利用人口普查数据和机器学习技术判断年收入是否超过50K美元
    优质
    本项目运用人口普查数据与先进机器学习算法，精准预测个人年收入是否逾越5万美元门槛，助力社会经济分析与决策优化。 收入预测者：该项目利用人口普查中的机器学习收入数据集来预测个人年收入是否高于或低于50,000美元。
     
  • 人口普查收入预测：构建分类模型判断年收入是否超$50K-源码
    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。
     
  • 美国人口普查年收入数据竞赛程序
    优质
    美国人口普查年收入数据竞赛程序旨在通过编程竞赛的形式，利用机器学习和数据分析技术优化对美国居民年收入的数据预测与分析。 在Kaggle的美国人口普查年收入比赛中，使用Python版本的随机森林非常方便，因为有许多可以调用的库支持这一算法。主要使用的库包括sklearn、pandas和numpy。
     
  • 美国人口收入分类数据.zip
    优质
    该数据集包含美国人口及收入分类信息，包括年龄、性别、种族、教育程度等详细统计资料，旨在帮助研究人员分析社会经济状况。 我使用KNN算法对美国1994年人口普查数据进行了二分类分析，以判断居民年收入是否超过50K。代码注释详尽，并附有实习指导书和相关数据文件。只需调整路径即可运行程序。
     
  • 预测成人年收入是否超过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。
     
  • 预测成人年收入是否超过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。
     
  • Perfect Numbers：判断正整数是否为完美数
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    本项目旨在编写一个程序来判断给定的正整数是否为完美数。通过计算该数的所有真因子之和，若等于本身，则此数即为完美数。 在数论领域里，一个完全数是指这样一个正整数：它等于其所有除了自身以外的正约数之和。换句话说，如果我们将该数字的所有正除因子相加（不包括这个数字本身），得到的结果正好是原数字。 尽管人们已经发现了许多偶完全数的例子，并且证明了它们具有某些特定的形式，但至今为止还没有发现奇完全数的存在性或无穷多个完全数的结论。 第一个已知的完全数为6。这是因为1、2和3都是它的正约数（除了自身以外），并且这些数字相加的结果等于6：即 1 + 2 + 3 = 6。以另一种方式来看，所有包括自身的正因数之和的一半也是这个数值：(1+2+3+6)/2=6。 接下来的完全数是28，它由其真除因子（除了自身外）构成：1、2、4、7及14相加的结果。再之后的是两个更大的完全数：496和8128。 这些定义将正整数划分为三类，并引入了P(n)的概念来表示n的所有非自我的真因数之和，即除去数字本身之外的其所有正约数的总和。如果一个给定数字n满足条件 P(n)< n 或者 P(n)> n，则可以据此对它进行分类。