说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。
1.项目背景
在全球化的今天，收入不平等已经成为各国政府和社会关注的焦点问题之一。了解居民收入状况，特别是区分收入水平是否超过一定阈值（如5万美元），对于政策制定者、社会学家和经济学家而言至关重要。这不仅有助于揭示社会经济结构的现状，而且对于制定针对性的社会保障政策、税收政策以及经济发展战略具有深远影响。
随着大数据和机器学习技术的迅猛发展，我们拥有了前所未有的工具来分析和预测复杂的经济现象。利用居民的年龄，工作类型，受教育程度等多维度数据，构建预测模型，能够帮助我们更准确地预测个体的收入水平。特别是在美国这样的经济体中，能否达到5万美元的年收入往往被视为中产阶级的门槛，对个人的生活质量、消费模式乃至社会流动性有着显著影响。
本项目致力于开发基于机器学习的居民收入预测模型，主要聚焦于预测个体年收入是否超过5万美元。我们的目标是：
通过实施本项目，我们期望能够为理解和解决收入不平等问题提供有力的技术支撑。预测模型的建立不仅可以帮助政府和相关机构提前规划，还能够为个人的职业规划和财务决策提供参考，促进社会的整体福祉。此外，项目成果还将丰富学术界对收入预测领域的研究，为后续的理论创新和应用开发奠定坚实的基础。
本项目通过决策树分类模型、随机森林分类模型、KNN分类模型和GBDT分类模型完成收入预测。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有15个变量，数据中有缺失值，工作类型缺失值1836条、国籍缺失值583条，共有32561条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 income变量柱状图
用Matplotlib工具的plot()方法绘制柱状图：
4.2 特征密度分布图
通过上图可以看出，在不同收入水平下，年龄的核密度分布图，对于年收入超过5万美元的居民来说，他们的年龄几乎呈现正态分布，而收入低于5万美元的居民，年龄呈现右偏特征，即年龄偏大的居民人数要比年龄偏小的人数多。
通过上图可以看出，不同收入水平下，周工作小时数的核密度图，很明显，两者的分布趋势非常相似，并且出现局部峰值。
通过上图可以看出，不同收入水平下，教育时长的核密度图，很明显，两者的分布趋势非常相似，并且也多次出现局部峰值。
4.3 特征柱状图
通过上图可以看出，相同的种族下，居民年收入水平高低的人数差异。
通过上图可以看出，相同的家庭成员关系下，居民年收入水平高低的人数差异。但无论怎么比较，都发现一个规律，即在某一个相同的水平下（如白种人或未结婚人群中），年收入低于5万美元的人数都要比年收入高于5万美元的人数多，这个应该是抽样导致的差异（数据集中年收入低于5万和高于5万的居民比例大致在75%:25%）。
通过上图可以看出，相同的性别下，居民收入水平高低人数的差异；其中，女性收入低于5万美元的人数比高于5万美元人数的差异比男性更严重，比例大致为90%:10%， 男性大致为70%：30%。
5.特征工程
5.1离散变量重编码
如下是编码后的结果展示：
5.2 哑特征处理
关键代码如下：
5.3 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.4 数据均衡化
采用过采样工具进行数据均衡化，结果如下：
5.5 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建分类模型
主要使用决策树分类算法、随机森林分类算法、KNN分类算法和GBDT分类算法，用于目标分类。
6.1 构建模型
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。
从上表可以看出，4个模型的F1分值都在0.8以上，说明4个模型在月亮数据集上效果良好，其中随机森林表现最好。
7.2 分类报告
决策树分类模型：
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.87；分类为1的F1分值为0.87。
随机森林分类模型：
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.89；分类为1的F1分值为0.89。
KNN分类模型：
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.84；分类为1的F1分值为0.87。
GBDT分类模型：
从上图可以看出，分类为0的F1分值为0.86；分类为1的F1分值为0.87。
7.3 混淆矩阵
决策树分类模型：
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有727个样本；实际为1预测不为1的 有578个样本。
随机森林分类模型：
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有577个样本；实际为1预测不为1的 有486个样本。
KNN分类模型：
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有1191个样本；实际为1预测不为1的 有248个样本。
GBDT分类模型：
从上图可以看出，实际为0预测不为0的 有846个样本；实际为1预测不为1的 有497个样本。
7.4 ROC曲线
决策树分类模型：
从上图可以看出，决策树分类模型的AUC值为0.88。
随机森林分类模型：
从上图可以看出，随机森林分类模型的AUC值为0.96。
KNN分类模型：
从上图可以看出，KNN分类模型的AUC值为0.92。
GBDT分类模型：
从上图可以看出，GBDT分类模型的AUC值为0.94。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了决策树、、随机森林、KNN和GBDT算法来构建分类模型，最终证明了4种模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
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项目代码：
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# kind='bar' 绘制柱状图
df['income'].value_counts().plot(kind='bar') # 绘图
plt.xlabel("income变量") # 设置x轴名称
plt.ylabel("数量") # 设置y轴名称
plt.title('income变量柱状图') # 设置标题名称
# 项目资源如下：
# https://docs.qq.com/sheet/DTVd0Y2NNQUlWcmd6?tab=BB08J2
df.age[df.income == ' <=50K'].plot(kind='kde', label='<=50K', legend=True, linestyle='-') # 绘图
df.age[df.income == ' >50K'].plot(kind='kde', label='>50K', legend=True, linestyle='--') # 绘图
plt.xlabel("age") # 设置x轴名称
df['hours-per-week'][df.income == ' <=50K'].plot(kind='kde', label='<=50K', legend=True, linestyle='-') # 绘图
df['education-num'][df.income == ' <=50K'].plot(kind='kde', label='<=50K', legend=True, linestyle='-') # 绘图
