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  1. AI-ML-CensusIncomePrediction-源码

  2. iamneo | 人口普查收入预测问题陈述| 人工智能 项目说明 说明在存储库内的pdf文档中定义。 建议您严格遵循pdf文档中的说明。 快乐编码Neos :thumbs_up:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：853kb
    • 提供者：weixin_42101164

  1. Adult_Income_Analysis:根据人口普查数据预测收入是否超过$ 50Kyr-源码

  2. 成人收入分析 根据人口普查数据预测收入是否超过$ 50K /年。 我从UCI机器学习存储库收集了数据。 使用的分类模型： 决策树 线性回归 逻辑回归 随机森林 k最近邻居 支持向量机 我的分析表明，婚姻状况，人际关系和资本收益在收入预测中具有更大的重要性。 我的模型的ROC曲线：

  3. 所属分类：其它

  1. Project-3-源码

  2. 项目3 布莱克·阿什福德（Blake Ashford），露西恩·卡普兰（Lucienne Kaplan），萨凡纳·科迪（Savannah Cordry） 致命警察枪击案的生计 我们将使用《华盛顿邮报》收集的2015年至2020年之间致命警察枪击事件的数据，以及美国每个城市的人口普查数据。 有了这个数据集，我们想知道什么因素会导致警察致命地射击犯罪嫌疑人。 这些因素包括枪击案发生在哪个州和城市，我们可以将其分解为家庭收入中位数，高中教育程度，低于贫困的百分比，每个城市的种族人口统计数据。 我们

  3. 所属分类：其它

  1. Income-Prediction-源码

  2. :sparkles: 收入预测项目 :sparkles: 使用分类机器学习算法 收入数据集的详细信息 收入数据集具有43957个发生率和14个描述性特征。 以下将详细介绍作为已知描述性功能的列； “年龄”是每个人的年龄。 “工作类别”是代表数据集中个人的就业状况的术语。 私人，自营职业，政府，无薪，从未工作过等 “ Fnlwgt”是指最终体重，是人口普查认为该条目代表的人数。 “教育”代表个人实现的最高教育水平。 学士，一些大学，11年级，高中毕业生，Profschool等。 “ Edu

  3. 所属分类：其它

  1. ML_Algorithms：使用scikit-learn的机器学习算法-源码

  2. 使用Scikit-Learn的机器学习算法 人口普查数据集中几种机器学习算法的比较。 人口普查数据集 具有32561 samples数据集。 Objective ：预测收入是50K 。 输出： 0 ： 50K。 加载数据集 split_data ：在训练和测试中拆分数据集。 label_encoder ：将分类数据转换为数字数据。 默认值为True 。 one_hot ：在分类数据中创建一个热向量。 默认值为False 。 std ：应用StandardScaler规范化。 默认值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：433kb
    • 提供者：weixin_42123237

  1. 人口普查-收入预测-源码

  2. 人口普查-收入预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：843kb
    • 提供者：weixin_42120550

  1. Medicare-Payment-Statistical-Analysis：在美国完成了对Medicare付款的统计分析，目的是检查各州之间的付款差异，预测自付费用和500多个DRG的额外费用，并确定佛罗里达州排名前5位的超额收费设施-源码

  2. 医疗保险支付统计分析 商业价值：对美国2500多家医疗机构的Medicare付款进行了统计分析，目的是检查各州之间的付款差异，预测500多种DRG的自付费用和额外费用，并确定佛罗里达州排名前5位的超额收费机构。 项目概况 数据源 数据源住院预付费制度和医院的价值为基础的采购系统数据-中心的医疗保险和医疗补助服务- 美国所有州的平均人口和平均家庭收入数据来源-美国人口普查局-https: 数据预处理 i）数据合并-我们通过对设施ID和状态进行内部联接来合并IPPS，HVP绩效，平均收入和平

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42181319

  1. 人口普查-收入预测：建立分类模型来预测一个人的年收入是否超过$ 50K或低于$ 50K-源码

  2. 人口普查-收入预测 概述 在该项目中，我们将使用年龄，教育程度，工作类别，国家/地区，职业等各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。这是一个二元分类问题。 我们将使用的数据集是来自Kaggle的成人普查收入数据集，其中包含约32561行和15个要素。 网络应用 如果要查看已部署的模型，请单击以下链接： : 如果要搜索代码，使用的算法和模型的准确性，请打开“ Income Prediction.ipynb”文件

  3. 所属分类：其它

  1. internet-speed-ml：使用人口统计特征作为特征来预测县级互联网速度的ML模型-源码

  2. 预测互联网速度：人口影​​响分析 概括 高速互联网连接或“宽带”与人口特征（如教育水平，收入和种族）高度相关。 美国人口普查局的研究发现，家庭收入中位数较低（<50,000美元）的县的家庭互联网订购率比家庭收入中位数为50,000美元或更高的县低十个百分点。 我们将实现一个由分类模型组成的机器学习框架，以使用美国人口普查局的人口统计学数据和OOkla县级的互联网速度数据来预测宽带访问。 由于该国家经历了前所未有的向远程工作和在线学习的转变，因此这种分析尤其重要。 数据 用于此分析的数据都是

  3. 所属分类：其它

  1. Find_Donors-源码

  2. 监督学习 项目：寻找慈善捐助者 项目概况 在这个项目中，我将使用从1994年美国人口普查中收集的数据，测试几种监督算法来模拟个人收入。 然后，我将从初步结果中选择最佳候选算法，并进一步优化该算法以对数据进行最佳建模。 此实现的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。 在非营利组织中，组织可以靠捐赠生存，这种任务可以产生。 了解个人的收入可以帮助非营利组织更好地了解要请求的捐赠额，或者是否应该从一开始就伸出援手。 虽然直接从公共资源确定个人的收入水平可能很困难

  3. 所属分类：其它

  1. Finding-Donors：此实施的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。 利用从1994年美国人口普查中收集到的数据，采用了几种监督算法来准确地模拟个人收入-源码

  2. 寻找捐助者 Ipython笔记本寻找捐赠者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：711kb
    • 提供者：weixin_42128141

  1. 收入预测者：该项目涉及使用人口普查中的机器学习收入数据集来预测收入是否高于或低于每年$ 50K-源码

  2. 收入预测者：该项目涉及使用人口普查中的机器学习收入数据集来预测收入是否高于或低于每年$ 50K

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：760kb
    • 提供者：weixin_42131633