基于机器学习神经网络的个体收入预测分析 （计算机毕设完整代码数据）（博文底部vx获取）

流程图：

1.读数据表

成人收入预测数据集是由Ronny Kohavi和Barry Becker从美国某地区1994年的人口普查局数据库中提取的。该数据集包含32561位成人年收入及14个相关的指标。可以用此数据集来进行收入的预测，预测任务是确定一个人的年收入是否超过5万美元。 首先读取数据集，并查看数据集的前五行。

age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country	salary
39	State-gov	77516	Bachelors	13	Never-married	Adm-clerical	Not-in-family	White	Male	2174	0	40	United-States	<=50K
50	Self-emp-not-inc	83311	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Exec-managerial	Husband	White	Male	0	0	13	United-States	<=50K
38	Private	215646	HS-grad	9	Divorced	Handlers-cleaners	Not-in-family	White	Male	0	0	40	United-States	<=50K
53	Private	234721	11th	7	Married-civ-spouse	Handlers-cleaners	Husband	Black	Male	0	0	40	United-States	<=50K
28	Private	338409	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Prof-specialty	Wife	Black	Female	0	0	40	Cuba	<=50K

此数据集共有15个变量，其中有9个分类变量依次是工作类型workclass， 受教育程度education， 婚姻状态marital_status，职业occupation，家庭成员关系 relationship, 种族race, 性别sex, 国籍native_country， 收入salary；有6个连续型变量分别是年龄age,序号fnlwgt，受教育时长education_num，资本收益capital_gain，资本损失capital_loss，每周工作小时数hours_per_week。

2.缺失值检测

接着我们详细查看变量的基本情况以及数据中是否存在缺失值。

数据缺失值情况：

列名	缺失值数量
age	0
workclass	0
fnlwgt	0
education	0
education-num	0
marital-status	0
occupation	0
relationship	0
race	0
sex	0

过滤的缺失值行数：0

通过缺失值检测发现不存在缺失值。但通过观察数据集发现，数据中有三组变量存在异常取值，接下来应对异常值进行处理。分别对工作类型workclass、职业occupation、国籍native_country三组分类数据异常值进行替换，即取值为？的异常值替换为unknown。

3.工作类型异常值替换

对工作类型workclass进行异常值替换。

age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country	salary
39	State-gov	77516	Bachelors	13	Never-married	Adm-clerical	Not-in-family	White	Male	2174	0	40	United-States	<=50K
50	Self-emp-not-inc	83311	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Exec-managerial	Husband	White	Male	0	0	13	United-States	<=50K
38	Private	215646	HS-grad	9	Divorced	Handlers-cleaners	Not-in-family	White	Male	0	0	40	United-States	<=50K
53	Private	234721	11th	7	Married-civ-spouse	Handlers-cleaners	Husband	Black	Male	0	0	40	United-States	<=50K
28	Private	338409	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Prof-specialty	Wife	Black	Female	0	0	40	Cuba	<=50K

工作类型workclass的异常取值已成功替换。

4.职业异常值替换

对职业occupation进行异常值替换。

age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country	salary
39	State-gov	77516	Bachelors	13	Never-married	Adm-clerical	Not-in-family	White	Male	2174	0	40	United-States	<=50K
50	Self-emp-not-inc	83311	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Exec-managerial	Husband	White	Male	0	0	13	United-States	<=50K
38	Private	215646	HS-grad	9	Divorced	Handlers-cleaners	Not-in-family	White	Male	0	0	40	United-States	<=50K
53	Private	234721	11th	7	Married-civ-spouse	Handlers-cleaners	Husband	Black	Male	0	0	40	United-States	<=50K
28	Private	338409	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Prof-specialty	Wife	Black	Female	0	0	40	Cuba	<=50K

职业occupation异常取值已成功替换。

5.国籍异常值替换

对国籍native-country异常取值进行替换。

age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country	salary
39	State-gov	77516	Bachelors	13	Never-married	Adm-clerical	Not-in-family	White	Male	2174	0	40	United-States	<=50K
50	Self-emp-not-inc	83311	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Exec-managerial	Husband	White	Male	0	0	13	United-States	<=50K
38	Private	215646	HS-grad	9	Divorced	Handlers-cleaners	Not-in-family	White	Male	0	0	40	United-States	<=50K
53	Private	234721	11th	7	Married-civ-spouse	Handlers-cleaners	Husband	Black	Male	0	0	40	United-States	<=50K
28	Private	338409	Bachelors	13	Married-civ-spouse	Prof-specialty	Wife	Black	Female	0	0	40	Cuba	<=50K

国籍native-country异常取值已成功替换。

6.字段基本统计信息

查看数据集中数据的基本统计信息。

	age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country	salary
样本数	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561	32561
不同取值个数		9		16		7	15	6	5	2				42	2
众数		Private		HS-grad		Married-civ-spouse	Prof-specialty	Husband	White	Male				United-States	<=50K
众数的频数		22696		10501		14976	4140	13193	27816	21790				29170	24720
均值	38.5816467553		189778.366512085		10.0806793403						1077.6488437087	87.303829735	40.4374558521
标准差	13.6404325536		105549.9776970222		2.5727203321						7385.2920848403	402.960218649	12.3474286817
最小值	17		12285		1						0	0	1
下四分位数	28		117827		9						0	0	40
中位数	37		178356		10						0	0	40
上四分位数	48		237051		12						0	0	45
最大值	90		1484705		16						99999	4356	99

可以看出年龄age、序号fnlwgt、受教育时长education-num、资本收益capital-gain、资本损失capital-loss、每周工作小时数hours-per-week为数值型变量，其余均为分类变量。数值型变量中序号fnlwgt、资本收益capital-gain和资本损失capital-loss，数据分布都较为分散，最大值都是均值的数十倍。

首先，对标签列个体年收入salary进行可视化分析，分别绘制年收入salary分布的饼状图、柱状图直观显示数据的分布情况，便于后续建模。

 绘制年收入salary的柱状图，观察频数分布情况。

由于个体收入与工作类型有直接影响，所以对工作类型workclass进行可视化分析，统计各工作类型的分布并绘制柱状图，对比各工作的收入占比。 

对受教育时间education-num绘制柱状图，观察数据分布情况。

绘制收入salary分布与个体性别sex的柱状图，分析数据间的关系。

 

17.逻辑回归

使用训练集训练逻辑回归模型，得到的各个特征的系数如下表所示：

系数

age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country
0.564702	-0.196987	0.032008	0.050004	0.854733	-0.431347	0.012287	-0.09928	0.102477	0.467217	2.338441	0.265758	0.423848	-0.001297

可以看出，资本收益的系数最高为2.338，其次是受教育时长系数为0.855，年龄系数为0.565，这与日常知识一致，有资本收益，受教育时间长的个体收入水平一般较高。下面进行模型预测。

18.模型预测

利用训练出的逻辑回归模型对测试集进行预测，结果如下：

age	workclass	fnlwgt	education	education-num	marital-status	occupation	relationship	race	sex	capital-gain	capital-loss	hours-per-week	native-country	salary	salary_predict
-0.8490804496	-0.2379060115	-0.1199390202	1.2148687394	-0.0313600271	-1.7340583484	-1.4835817968	1.5893223617	0.3936675268	-1.4223307593	-0.1459204836	-0.216659527	0.2885296159	0.2513776468	0	0
-0.8490804496	-0.2379060115	0.2529895706	-0.335436928	1.1347387638	0.9216339465	0.5956350429	-0.2778050392	0.3936675268	-1.4223307593	-0.1459204836	-0.216659527	-0.035429447	0.2513776468	0	0
-0.9957056174	-0.2379060115	0.6298973802	-0.8522054837	0.7460391668	-0.4062122009	1.0576832296	-0.9001808395	0.3936675268	0.703071345	-0.1459204836	-0.216659527	-0.035429447	0.2513776468	0	0
0.5438586447	-0.2379060115	-0.3992328043	-1.6273583174	-2.7522572057	-0.4062122009	1.5197314162	-0.9001808395	-4.3189090683	0.703071345	-0.1459204836	4.503481865	-0.035429447	0.2513776468	0	0
0.4705460608	-0.2379060115	-0.1606502177	-2.4025111511	-1.1974588179	-1.7340583484	1.5197314162	-0.2778050392	0.3936675268	0.703071345	-0.1459204836	6.791584054	2.8802021189	0.2513776468	1	1

19.分类模型评估

将预测结果和真实值进行比较来对逻辑回归模型进行评估。得到的分类报告和混淆矩阵如下：

分类报告(classification report)

标签	精确率(Precision)	召回率(Recall)	F1值(F1-score)
0.0	0.91	0.76	0.83
1.0	0.51	0.77	0.62
accuracy	0.76	0.76	0.76
macro avg	0.71	0.77	0.72
weighted avg	0.81	0.76	0.78

混淆矩阵(confusion matrix)

由分类报告可以看出：预测为0（salary<=50k）的精确率高达0.91；预测为1（salary>50k）的精确度为0.51，考虑是因为数据中salary>50k的人数过少，不足总数的25%，故导致分类结果不准确。模型结果的AUC值为0.85，此分类模型有较好的预测效果。

总结

本案例中我们首先对数据进行缺失值检测，并通过观察原始数据发现存在异常取值，对异常值进行了替换；接着通过探索年收入与性别、工作类型等的关系，通过可视化的方法对变量之间的关系进行了描述。最后经过特征编码利用机器学习中逻辑回归对个体年收入进行预测，分类效果较好。