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基于人口普查数据的收入预测（超过50千美元）- 源码。

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简介：
基于人口普查数据的分析，旨在预测成年人的收入水平是否会超过每年 50,000 美元。我从 UCI 机器学习存储库获取了相关的数据集。为了进行分析，我采用了多种分类模型，包括决策树、线性回归、逻辑回归、随机森林、k 近邻算法以及支持向量机。我的研究结果表明，婚姻状况、人际关系网络以及资本收益等因素在收入预测中占据着更为显著的重要性。此外，我还绘制了模型的 ROC 曲线以评估其性能。

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  • 收入预测-人口普查数据-源码
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 预测成人年收入是否超过50K美元--adults.txt
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    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
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    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。
     
  • 成人人口普查收入数据集
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    该数据集包含了来自成人人口普查的全面信息，特别关注于收入水平。它为研究者和分析师提供了深入理解不同因素对个人收入影响的独特视角。 预测个人年收入是否超过50,000美元，基于人口普查数据。该数据集也被称为“Census Income”数据集。 额外的信息：Barry Becker 从1994年的美国人口普查数据库中提取了这些记录，并使用以下条件进行筛选：年龄大于16岁、调整后的总收入大于100美元、加权人数权重大于1以及每周工作小时数大于0。预测任务是确定一个人的年收入是否超过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
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    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。