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。