依据人口普查数据预测个人的收入状况（分类）
数据分析作业代写 数据预处理：检查数据集是否存在缺失值，如果存在，则消除它们缺失值（任意方法均可）。数据预处理：标称属性需要进行数值处理（参考我们此前对german_credict数据集的处理方法）其他数据探索方法，更好地了解数据。选用合适的分类模型，划分训练数据和测试数据
一、目标： 数据分析作业代写
根据美国1994年的人口普查数据，建立分类模型，能正确判别某个人的收入是否超过5万美元/年（二分类问题）
二、数据集:
census_income.csv
【属性】
数据集包含14个属性，其中，年龄、final weight、最高学历、资本收入、资本指出和每周小时数是数值属性，其余是标称属性。
三、要求（部分要求如果难以实现，允许不完成，只要把数据挖掘过程描述清楚即可）： 数据分析作业代写
- 数据预处理：检查数据集是否存在缺失值，如果存在，则消除它们缺失值（任意方法均可）。
- 数据预处理：标称属性需要进行数值处理（参考我们此前对german_credict数据集的处理方法）
- 其他数据探索方法，更好地了解数据。
- 选用合适的分类模型，划分训练数据和测试数据，构建分类模型。并解释模型的参数选择方法和最优参数。
- 选择合适的性能评价指标评价模型的性能。
- 分析算法参数对分类模型结果的影响。
- 绘制有关训练结果或训练过程的图。
- 完成“xxx数据挖掘分析报告”。
- 准备10分钟左右的ppt报告，在第17周随堂讲述本组的主要工作。
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