folktables：为机器学习提供美国人口普查数据集的强大工具

folktables：为机器学习提供美国人口普查数据集的强大工具

folktables Datasets derived from US census data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/folktables

folktables 是一个Python包，它提供了对美国人口普查数据的访问，以方便机器学习算法的基准测试。该包包括一系列预定义的预测任务，涵盖了收入、就业、健康、交通和住房等多个领域，并且还包括了在美囯人口普查数据生态系统中创建新预测任务的工具。folktables 还使得对分布偏移效应的系统研究成为可能，因为每个预测任务都可以在跨越多年和所有美囯州的数据集上实例化。

项目介绍

folktables 通过提供从美囯人口普查局获取的数据集，使研究人员能够轻松地对机器学习算法进行基准测试。这些数据集是专门为满足特定预测任务而设计的，包括收入水平、公共健康保险覆盖、居住流动性、就业状况和通勤时间等。folktables 的目标是通过提供统一的数据访问和预处理接口，简化机器学习工作流程，并促进公平性和鲁棒性的研究。

项目技术分析

folktables 的技术核心在于其高效的数据处理和访问机制。它利用了Python的数据处理库如pandas，以及sklearn等机器学习库，来提供流畅的用户体验。以下是folktables的一些技术亮点：

• 数据源管理：folktables 通过ACSDataSource类管理数据源，允许用户指定调查年份、范围以及调查类型，从而获取特定状态和年份的数据。
• 预测任务：每个预测任务都是一个类，如ACSEmployment或ACSIncome，它们定义了如何从数据源中提取特征、标签和分组信息。
• 预处理和特征工程：folktables 提供了将数据转换为NumPy数组或pandas数据帧的方法，方便进一步的预处理和特征工程。
• 模型评估：folktables 支持使用标准机器学习指标，如准确性和公平性指标，来评估模型性能。

项目技术应用场景

folktables 的应用场景广泛，主要包括以下几个方面：

• 算法基准测试：研究人员可以利用folktables提供的数据集来测试和比较不同机器学习算法的性能。
• 公平性评估：folktables 支持对模型的公平性进行评估，例如，通过检查不同群体之间的机会均等性。
• 分布偏移研究：folktables 允许研究者在跨越不同年份和地区的数据上评估模型的鲁棒性，从而研究分布偏移的影响。

项目特点

folktables 的以下特点使其成为一个独特且强大的工具：

• 易于使用：folktables 提供了直观的API，使得获取和准备数据变得简单快捷。
• 灵活性：用户可以轻松地创建新的预测任务，或者修改现有任务以适应不同的研究需求。
• 多样性：folktables 支持跨多个年份和地区的数据集，为研究提供了丰富的环境和场景。
• 公平性研究支持：folktables 内置了对公平性指标的支持，使得研究者可以方便地评估和改进模型的公平性。

folktables 通过提供对美国人口普查数据的深入访问，为机器学习研究开辟了新的可能性。无论是进行算法基准测试，还是探索公平性和鲁棒性，folktables 都是一个不可或缺的资源。我们鼓励广大研究人员和开发者尝试使用folktables，并期待看到它如何推动机器学习领域的进步。

folktables Datasets derived from US census data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/folktables