SIGNATE 教育年数や職業等の国勢調査データから年収が$50,000ドルを超えるかどうかを予測するに投稿しました
日本のデータサイエンス訓練サイトSIGNATEに投稿しました。ここでは、PJの内容についてとランキングをお知らせしたいと思います。
概要 今回投稿した概要 投稿リンク
教育年数や職業等の国勢調査データから年収が$50,000ドルを超えるかどうかを予測するモデルを作成していただきます
国勢調査は、すべての人を対象として実施される、国の最も重要かつ基本的な統計調査です。調査から得られる情報は，基礎データとして幅広い用途に利用され、国民生活に役立てられています。
今回は国勢調査から年収の予測（$50,000を超えるか否か）に挑戦していただきます。
本コンペを活用して、SIGNATEでのデータ解析・モデル構築を体験してください。
データ概要
課題種別：分類
データ種別：多変量
学習データサンプル数：16280
説明変数の数：14
欠損値：あり
データ説明
学習用データ（train.tsv)、評価用データ（test.tsv）
学習用データ（train.tsv)、評価用データ（test.tsv）
| カラム | ヘッダ名称 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 0 | id | int | インデックスとして使用 |
| 1 | age | int | 年齢 |
| 2 | workclass | varchar | 職業クラス |
| 3 | fnlwgt | int | fnlwgt |
| 4 | education | varchar | 教育 |
| 5 | education-num | int | 教育年数 |
| 6 | marital-status | varchar | 配偶者の有無 |
| 7 | occupation | varchar | 職業 |
| 8 | relationship | varchar | 関係 |
| 9 | race | varchar | 人種 |
| 10 | sex | varchar | 性別 |
| 11 | capital-gain | int | キャピタルゲイン |
| 12 | capital-loss | int | キャピタルロス |
| 13 | hours-per-week | int | 週あたりの時間 |
| 14 | native-country | varchar | 母国 |
| 15 | Y | varchar | 年収カテゴリ（>50K, <=50K） |
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