全球收入不平等预测数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：收入不平等,预测模型,机器学习,人工智能,政策制定,人口指标,经济发展
数据概述：
本数据集用于预测个体收入是否高于某一特定金额，旨在解决全球范围内日益严重的收入不平等问题。数据集涵盖了多个关键的人口和经济指标，能够帮助研究人员和政策制定者更好地理解和预测不同群体的收入水平变化。数据集特别适用于在两次人口普查之间监测收入动态，为制定有效的政策提供支持。
数据用途概述：
该数据集适用于收入不平等研究、政策制定、经济发展分析等多个场景。研究人员可以利用此数据集开发机器学习模型，预测个人收入水平，评估收入不平等状况；政策制定者可以基于预测结果调整经济政策，减少收入差距；教育机构和培训机构可以使用数据集作为教学资源，培养相关领域的专业人才。
举例：
数据集中包含个体的年龄、教育水平、职业、地区等特征，以及目标变量“income_above_limit”（收入是否高于某个阈值），该变量为二分类变量。通过分析这些特征，可以构建预测模型，评估个人收入状况，帮助识别高收入和低收入群体，从而为制定有针对性的经济政策提供依据。
