美国人口普查收入水平分类预测--集成学习

集成学习可以帮助处理美国人口普查数据中的分类问题，如收入水平预测。具体实现方法可以采用多种算法，例如决策树、支持向量机、随机森林等，并用集成学习技术将它们集成在一起，以获得更准确和稳定的预测结果。这些算法可以处理连续性和分类型变量，并且能够捕获输入特征之间的非线性关系。另外，特征选择和特征工程也是应用这些算法的重要步骤之一，以提高预测的准确性和效率。