import pandas as pd data = pd.read_csv('adult.data', header=None) # 数据预处理 # 去除缺失值 data = data.dropna() # 数据类型转换 data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]] = data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]].apply(pd.to_numeric) # 特征选择 selected_features = [0, 2, 4, 10, 11, 12, 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9] data = data[selected_features] # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data[[0, 2, 10, 11, 12]] = scaler.fit_transform(data[[0, 2, 10, 11, 12]]) # 数据编码 data = pd.get_dummies(data) # 将数据集分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['<=50K', '>50K'], axis=1), data['<=50K'], test_size=0.2, random_state=42) # 使用决策树算法对训练集进行训练 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测，计算准确率和召回率 from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) # 输出分类结果 print('Accuracy:', accuracy) print('Recall:', recall)

这段代码使用了机器学习中的决策树算法来对成年人收入进行分类，将数据集分为训练集和测试集后，使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行预测，并计算准确率和召回率。其中，数据预处理包括去除缺失值、数据类型转换、特征选择、数据标准化和数据编码。准确率和召回率是评估分类模型效果的指标，准确率反映了分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，召回率反映了分类器正确预测为正例的样本数占所有正例样本数的比例。

相关问题

用python实现对Adult Data Set进行k匿名加密

要对Adult Data Set进行k匿名加密，可以使用Python的pandas和numpy库来进行处理和计算。以下是一个简单的实现过程：

1. 首先，读取Adult Data Set数据集，并对数据进行预处理，包括去除缺失值、重复值等。

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('adult.csv', header=None)

# 去除缺失值
df = df.dropna()

# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()

2. 对需要进行k匿名加密的属性进行处理。在这个数据集中，例如年龄和收入是需要进行加密的属性。

# 定义需要加密的属性
k_anonymity_attributes = ['age', 'income']

# 对属性进行处理，例如将年龄按照一定的区间进行分组
age_bins = [0, 18, 25, 35, 45, 55, 65, 100]
df['age'] = pd.cut(df['age'], bins=age_bins)

# 对收入进行分组
income_bins = [-1, 0, 5000, 10000, 15000, 20000, 25000, 30000, 1000000]
df['income'] = pd.cut(df['income'], bins=income_bins)

3. 对每个分组计算出现次数，并将出现次数小于k的分组合并。

# 定义k值
k = 5

# 统计每个分组的出现次数
grouped = df.groupby(k_anonymity_attributes).size().reset_index(name='count')

# 将出现次数小于k的分组进行合并
grouped['group'] = grouped.apply(lambda row: '_'.join([str(row[attr]) for attr in k_anonymity_attributes]), axis=1)
grouped = grouped[grouped['count'] >= k]

4. 将合并后的分组中的每个记录替换为该分组的信息。

# 将合并后的分组中的每个记录替换为该分组的信息
merged = pd.merge(df, grouped, on=k_anonymity_attributes, how='left')
merged['group'] = merged['group'].fillna(merged.apply(lambda row: '_'.join([str(row[attr]) for attr in k_anonymity_attributes]), axis=1))

5. 最后，输出处理后的数据集。

# 输出加密后的数据集
merged.to_csv('adult_k_anonymity.csv', index=False)

以上是一个简单的k匿名加密实现过程，实际应用中还需根据具体情况进行调整和优化。

根据https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult所给Adult数据集构建朴素贝叶斯分类器，并测试分类器的性能，输出性能指标并画出ROC曲线 python代码有注释

下面是根据Adult数据集构建朴素贝叶斯分类器，并测试分类器性能，输出性能指标并画出ROC曲线的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, roc_curve, auc
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data', header=None, na_values='?')
# 给数据集添加列名
data.columns = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'capital-gain', 'capital-loss', 'hours-per-week', 'native-country', 'income']
# 删除含有缺失值的行
data = data.dropna()

# 将分类变量进行编码
data['income'] = np.where(data['income'] == '>50K', 1, 0)
data['sex'] = np.where(data['sex'] == 'Male', 1, 0)

# 将连续变量进行标准化
data['age'] = (data['age'] - data['age'].mean()) / data['age'].std()
data['fnlwgt'] = (data['fnlwgt'] - data['fnlwgt'].mean()) / data['fnlwgt'].std()
data['education-num'] = (data['education-num'] - data['education-num'].mean()) / data['education-num'].std()
data['capital-gain'] = (data['capital-gain'] - data['capital-gain'].mean()) / data['capital-gain'].std()
data['capital-loss'] = (data['capital-loss'] - data['capital-loss'].mean()) / data['capital-loss'].std()
data['hours-per-week'] = (data['hours-per-week'] - data['hours-per-week'].mean()) / data['hours-per-week'].std()

# 将分类变量进行one-hot编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['workclass', 'education', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'native-country'])

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['income'], axis=1), data['income'], test_size=0.3, random_state=123)

# 构建朴素贝叶斯分类器
nb = GaussianNB()
nb.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = nb.predict(X_test)

# 计算分类器的性能指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 输出性能指标
print("Accuracy:", accuracy)
print("Confusion matrix:\n", confusion)
print("AUC of ROC curve:", roc_auc)

# 画出ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

代码解释：

1. 首先读取数据集，并对数据集进行预处理，包括删除含有缺失值的行、对分类变量进行编码、对连续变量进行标准化、对分类变量进行one-hot编码等。

2. 然后将数据集划分为训练集和测试集。

3. 接着构建朴素贝叶斯分类器，并在测试集上进行预测。

4. 最后计算分类器的性能指标，包括准确率、混淆矩阵、ROC曲线和AUC。

5. 画出ROC曲线，用于评估分类器的性能。

注意：本代码中使用的是高斯朴素贝叶斯分类器，适用于处理连续变量。如果数据集中有离散变量，可以考虑使用多项式朴素贝叶斯分类器。