基于逻辑回归的收入水平预测

基于逻辑回归的收入水平预测可以通过以下步骤实现：

1. 收集数据集并进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。

2. 将数据集分为训练集和测试集。

3. 使用逻辑回归算法对训练集进行训练，并对测试集进行预测。

4. 对预测结果进行评估，包括准确率、精确率、召回率和F1值等指标。

5. 根据评估结果对模型进行调整和优化，直到达到预期的性能。

下面是一个基于Python的逻辑回归收入水平预测的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('income.csv')

# 数据预处理
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = pd.get_dummies(data, columns=['workclass', 'education', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'native-country']) # 独热编码
X = data.drop('income', axis=1)
y = data['income']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 划分训练集和测试集

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred))
print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred))
print('F1 score:', f1_score(y_test, y_pred))