一种用于成人人口普查收入水平预测的统计方法
机器学习
2018-10-25 v1 机器学习
摘要
财富与收入的显著不平等是一个巨大关切，尤其在美国。减少贫困的可能性是降低世界飙升的经济不平等水平的一个正当理由。普遍道德平等原则保障可持续发展并改善国家经济稳定性。不同国家的政府一直尽力应对此问题并提供最优解。本研究旨在展示机器学习与数据挖掘技术在解决收入不平等问题中的使用。为此使用了 UCI Adult 数据集。基于一组特定属性，通过分类预测一个人的美国年收入是落入大于 50K 美元还是小于等于 50K 美元的收入类别。部署了梯度提升分类器模型，其取得了 88.16% 的最高准确率，最终打破了已有工作的基准准确率。
引用
@article{arxiv.1810.10076,
title = {A Statistical Approach to Adult Census Income Level Prediction},
author = {Navoneel Chakrabarty and Sanket Biswas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.10076},
year = {2018}
}