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预测成人年收入是否超过50K美元--adults.txt

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简介：
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。

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  • 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。
     
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  • Income_Prediction_from_Census_Data_Adults:分析影响因素以预测年收入是否超50K美元-源码
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • Census Income Data: 预测50岁以下成年人的收入 - 源码
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    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。
     
  • 收入预测
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    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。