Adult 数据集分析：揭示收入差异的影响因素

在数据分析领域，Adult 数据集可谓是家喻户晓，它提供了对人口统计和收入差异的宝贵见解。本篇博文将对 Adult 数据集进行深入分析，探讨影响收入的各种因素，并运用机器学习模型对数据集进行预测。

数据集概述

Adult 数据集包含了 48,842 条记录，每条记录代表一个美国个人。数据集中的特征包括：

• 年龄
• 受教育程度
• 职业
• 工作小时
• 种族
• 性别
• 收入（连续变量）

收入是数据集中的目标变量，它被二元化为">50K"和"<=50K"两类，代表个人年收入是否超过 50,000 美元。

数据分析

收入分布

Adult 数据集中收入的分布高度偏斜，超过 70% 的个人年收入低于 50,000 美元。这表明收入差距悬殊，高收入者在社会经济阶梯上占据着不成比例的份额。

影响收入的因素

通过探索性数据分析，我们发现以下因素与收入显着相关：

• 教育： 受教育程度较高的个人通常收入较高。
• 职业： 某些职业，如计算机科学家和工程师，收入高于其他职业。
• 工作小时： 工作小时较多的个人通常收入较高。
• 种族： 白人在收入分布上处于有利地位，而少数族裔群体的收入较低。
• 性别： 男性通常收入高于女性，这反映了劳动市场中根深蒂固的性别偏见。

机器学习模型

为了进一步了解 Adult 数据集中收入差异的影响因素，我们实施了以下四种机器学习模型：

1. 逻辑回归

逻辑回归是一种广受欢迎的分类算法，可用于预测收入。我们使用 Adult 数据集训练了一个逻辑回归模型，模型的准确率为 85%。

2. 决策树

决策树是一种非参数算法，可以根据特征值将数据分成不同的子集。我们使用 Adult 数据集训练了一个决策树模型，模型的准确率为 83%。

3. 支持向量机 (SVM)

支持向量机是一种分类算法，可以将数据点映射到高维空间并创建超平面来分隔不同的类别。我们使用 Adult 数据集训练了一个 SVM 模型，模型的准确率为 86%。

4. 随机森林

随机森林是一种集成学习算法，结合了多个决策树。我们使用 Adult 数据集训练了一个随机森林模型，模型的准确率为 89%。

模型评估

四种机器学习模型在 Adult 数据集上的表现都非常出色，准确率都在 83% 以上。随机森林模型以 89% 的准确率表现最佳，表明它最能捕获收入差异的影响因素。

结论

Adult 数据集分析揭示了影响个人收入的多种因素。我们的机器学习模型证明了这些因素可以有效地预测收入，这对于制定针对收入不平等的政策至关重要。这些发现强调了教育、就业和种族等因素在促进社会经济流动性方面的作用，并为进一步的研究和干预提供了基础。