数据科学实验：预测居民年收入超5万

"这篇实验报告关注的是居民年收入预测问题，目标是判断一个人的年收入是否超过5万美元。报告详细阐述了数据科学的过程，包括数据清洗、探索性分析、特征工程、建模与评估。作者使用了KNN、GBDT和多层感知机三种模型，发现GBDT模型在预测性能上最佳，而KNN的表现最差。实验涉及的关键概念包括数据缺失值处理、重复值删除、特征工程和不同机器学习模型的应用。" 在本次实验中，数据科学家杨新莹首先进行了数据清洗阶段，这是任何数据分析项目的基础。她检查并处理了数据集中的缺失值，如工作类型、职业和国籍等离散型变量的缺失值。针对这类问题，她选择了替代法来处理，因为缺失值较多且是离散类型，不适合直接删除。处理缺失值时，通常有删除、替代和插补等策略，选择哪种方法取决于数据特性和缺失值的比例。 接下来，数据探索通过统计描述和可视化帮助理解数据的分布和关系。对于数值型和离散型变量，这样的分析有助于识别潜在的模式和异常值，为后续的特征工程和建模提供依据。在特征工程环节，离散型变量被重新编码，并剔除了冗余和无关信息，以减少噪声并提高模型的解释性。 建模分析阶段，报告提到了三种不同的机器学习模型：K-近邻算法（KNN）、梯度提升决策树（GBDT）和多层感知机（MLP）。KNN是一种基于实例的学习，而GBDT和MLP则是监督学习的代表，前者通过集成学习策略提高预测准确性，后者利用神经网络结构捕捉复杂关系。实验结果显示，GBDT在预测居民年收入是否超过5万美元时表现出色，其次是MLP，而KNN的预测效能相对较弱。 模型评估是验证模型性能的关键步骤，通常使用交叉验证和各种评价指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过比较这些指标，可以确定哪个模型更适合特定问题。在这个案例中，GBDT的预测性能优于其他模型，表明它更有效地捕捉了影响收入的关键因素。 这份报告展示了如何应用数据科学的方法来解决实际问题，强调了数据预处理的重要性，以及选择合适模型和评估标准的必要性。通过这个实验，我们可以看到数据科学在预测分析中的强大潜力，以及它在理解和解决问题上的价值。