Income-Prediction-Machine-Learning:在此项目中,我采用了几种监督算法,以使用从1994年美国人口普查中收集的数据准确地预测个人收入。 我们执行各种测试过程,以从初步结果中选择最佳候选算法,然后进一步优化该算法以对数据进行最佳建模

上传者: 42114580 | 上传时间: 2022-06-20 00:15:27 | 文件大小: 1.58MB | 文件类型: ZIP
通过多模型监督学习算法进行收入预测 寻找慈善捐助者 胡安·罗隆(Juan E.Rolon),2017年 项目概况 在此项目中,我采用了几种监督算法,以使用从1994年美国人口普查中收集的数据准确地预测个人收入。 我们执行各种测试过程,以从初步结果中选择最佳候选算法,然后进一步优化该算法以对数据进行最佳建模。 此实现的主要目标是构建一个模型,该模型可以准确地预测个人的收入是否超过50,000美元。 在非营利机构中,组织可以靠捐赠生存,这种任务可能会出现。 了解个人的收入可以帮助非营利组织更好地理解要请求的捐赠额,或者是否应该从一开始就伸出援手。 虽然直接从公共来源确定个人的一般收入等级可能很困难,但我们可以从其他公共可用功能中推断出此价值。 该项目是从Udacity获得机器学习工程师Nanodegree所需条件的一部分。 安装 此项目需要Python 2.7和已安装的以下Python

文件下载

资源详情

[{"title":"( 21 个子文件 1.58MB ) Income-Prediction-Machine-Learning:在此项目中,我采用了几种监督算法,以使用从1994年美国人口普查中收集的数据准确地预测个人收入。 我们执行各种测试过程,以从初步结果中选择最佳候选算法,然后进一步优化该算法以对数据进行最佳建模","children":[{"title":"Income-Prediction-Machine-Learning-master","children":[{"title":"visuals.py <span style='color:#111;'> 5.26KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"census.csv <span style='color:#111;'> 5.11MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"visuals.pyc <span style='color:#111;'> 5.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"project_description.md <span style='color:#111;'> 5.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"finding_donors_working_script.py <span style='color:#111;'> 24.92KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"census.jpg <span style='color:#111;'> 179.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".idea","children":[{"title":"misc.xml <span style='color:#111;'> 212B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"vcs.xml <span style='color:#111;'> 180B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"modules.xml <span style='color:#111;'> 280B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"workspace.xml <span style='color:#111;'> 34.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"finding_donors.iml <span style='color:#111;'> 519B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"classifiers_benchmark.py <span style='color:#111;'> 5.54KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"benchmarks.png <span style='color:#111;'> 203.44KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"trainPredict.pyc <span style='color:#111;'> 1.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"feature_exploration.png <span style='color:#111;'> 368.06KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"features_plot.py <span style='color:#111;'> 4.91KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".ipynb_checkpoints","children":[{"title":"finding_donors-checkpoint.ipynb <span style='color:#111;'> 385.64KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"finding_donors.ipynb <span style='color:#111;'> 383.57KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 4.82KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"feature_importance.py <span style='color:#111;'> 5.29KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"trainPredict.py <span style='color:#111;'> 2.09KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明