adult数据集csv格式下载

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相关问题

jupyter adult数据集分析

Adult数据集是一个经典的二元分类问题，目标是根据一系列特征预测一个人的年收入是否超过50K美元。该数据集包含32561个样本，其中大约三分之二用于训练，剩余的用于测试。数据集包含以下14个特征：

- 年龄：一个连续值表示年龄。
- 工作类型：一个分类变量表示雇员的职业。
- fnlwgt：一个连续值表示调查员的权重。
- 教育程度：一个分类变量表示受教育水平。
- 教育年限：一个连续值表示受教育年限。
- 婚姻状况：一个分类变量表示婚姻状态。
- 职业：一个分类变量表示职业。
- 家庭关系：一个分类变量表示家庭关系。
- 种族：一个分类变量表示种族。
- 性别：一个分类变量表示性别。
- 资本收益：一个连续值表示资本收益。
- 资本损失：一个连续值表示资本损失。
- 每周工作时长：一个连续值表示每周工作时长。
- 国籍：一个分类变量表示国籍。

下面是一个基本的Jupyter Notebook，展示了如何对Adult数据集进行分析和建模。首先，我们需要导入所需的库和数据。我们将使用Pandas进行数据加载和处理，使用Scikit-learn进行建模和评估。

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据集
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data'
adult = pd.read_csv(url, header=None)

# 添加列名
adult.columns = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'capital-gain', 'capital-loss', 'hours-per-week', 'native-country', 'income']

# 查看前5行数据
adult.head()

接下来，我们将对数据进行基本的探索性数据分析（EDA）。我们将观察各个特征的统计信息、缺失值、离群值和数据类型。

# 统计信息
adult.describe()

# 检查缺失值
adult.isnull().sum()

# 检查数据类型
adult.dtypes

# 检查离群值
sns.boxplot(x='age', data=adult)

接下来，我们将对数据进行一些可视化，以更好地了解数据的分布和相关性。

# 年龄分布
sns.distplot(adult['age'])

# 收入分布
sns.countplot(x='income', data=adult)

# 不同教育程度的收入分布
sns.countplot(x='education', hue='income', data=adult)

# 不同职业的收入分布
sns.countplot(y='occupation', hue='income', data=adult)

# 相关性热力图
corr = adult.corr()
sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm')

最后，我们将使用Scikit-learn进行建模和评估。我们将使用逻辑回归模型，并使用交叉验证评估模型性能。

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 准备数据
X = adult.iloc[:, :-1]
y = adult.iloc[:, -1]

# 将分类变量转换为数值变量
X = pd.get_dummies(X)

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 交叉验证评估模型性能
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print('交叉验证得分:', np.mean(scores))

这就是基本的Jupyter Notebook，展示了如何对Adult数据集进行分析和建模。当然，这只是一个起点。你可以进一步探索数据，使用不同的算法进行建模，并尝试提高模型的性能。

对数据集进行k匿名处理以adult数据集为例

实现k匿名处理要遵循以下几个步骤：

1. 加载数据集，并提取敏感属性

我们以adult数据集作为例子，首先加载数据集，然后提取敏感属性：年龄和收入。这两个属性包含了个人的信息和隐私，需要进行保护。

2. 将数据按照敏感属性分组，统计每组的数量

根据敏感属性组成的属性集合，依次将数据集中的个体进行分组，并统计每个分组中个体的数量。

3. 对每个分组进行扰动

对于每个分组中的多个个体，我们需要将其属性值进行扰动，使得无法直接识别个体的身份。可以使用随机数或者添加噪声进行扰动。

4. 合并处理后的数据集

将所有分组处理之后，我们把处理后的数据合并起来，即得到k-匿名的数据集。

下面是一个Python实现的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据集
data = pd.read_csv('adult.csv')

# 提取敏感属性
sensitive_attributes = ['age', 'income']
sensitive_data = data[sensitive_attributes]

# 设置k值和随机扰动范围
k = 5
noise_scale = 0.1

# 对每个分组进行扰动
groups = sensitive_data.groupby(sensitive_attributes)
for name, group in groups:
    n = len(group)
    if n < k:
        # 如果分组中的个体数量小于k，直接丢弃该分组
        continue
    for idx in group.index:
        # 扰动该个体的敏感属性值
        sensitive_data.loc[idx, sensitive_attributes] += noise_scale * np.random.randn(2)

# 合并处理后的数据集
data = pd.concat([data.drop(sensitive_attributes, axis=1), sensitive_data], axis=1)

在上述代码中，我们使用pandas库来处理数据集。首先，我们从文件中读取数据集，然后提取敏感属性。接下来，我们对每个分组进行扰动，使用np.random.randn(2)来生成服从标准正态分布的两个数，然后乘以扰动范围（即噪声规模），将其加到敏感属性上。最后，我们将处理之后的敏感属性和原始数据集中的其他属性进行合并，得到k-匿名的数据集。

需要注意的是，上面这种处理方式只保护了敏感属性的隐私，而没有考虑非敏感属性之间的关联，可能存在关联攻击的风险。处理时还需要考虑这一点。