成人收入预测模型构建数据集-architlahiri
数据来源：互联网公开数据
标签：收入预测,机器学习,偏见缓解,人口统计学,就业,数据分析,模型评估,公平性,收入,职业
数据概述：
本数据集旨在构建一个基于机器学习的成人收入范围预测模型。数据集包含成人的各项人口统计学信息和职业信息，目标是预测其收入是否超过50,000美元（即“>50k”或“<=50k”）。该数据集可用于构建收入预测模型，模拟招聘场景中根据申请人的信息预测其收入范围。数据集的特点是原始数据，可能包含各种数据质量问题和潜在的偏见，这为模型构建和偏见缓解提供了真实的挑战。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下几个方面：
- 机器学习模型开发：用于训练和评估收入预测模型，探索不同的算法和技术，提高预测准确性。
- 偏见检测与缓解：用于识别数据中的潜在偏见，并开发相应的缓解策略，确保模型的公平性和公正性。
- 数据分析与可视化：进行探索性数据分析（EDA），了解不同特征之间的关系，为模型构建提供 insights。
- 教育与研究：用于教学、研究以及数据科学竞赛，帮助学习者理解机器学习模型的构建流程和偏见问题。
- 模拟应用场景：模拟公司在招聘过程中使用算法预测申请人收入范围的场景，帮助理解模型在实际应用中的影响。
