使用随机森林算法预测成年人收入

本文使用一个简单的例子来让大家了解机器学习如何使用，如何使用随机森林算法来进行数据预测。

1.准备数据

成年人数据集  点击下载

2.导入数据集

#############################  随机森林实例  #######################################
 
#导入pandas库
import pandas as pd
#导入数据集拆分工具
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree,datasets
#用pandas打开csv文件
data = pd.read_csv('adult.csv',header=None,index_col=False,names=['年龄','单位性质','权重','学历','受教育时长','婚姻状况','职业','家庭情况','种族','性别','资产所得','资产损失','周工作时长','原籍','收入'])
#为了方便展示,我们选取其中一部分数据
data_lite = data[['年龄','单位性质','学历','性别','周工作时长','职业','收入']]
#下面看一下数据的前五行是不是我们想要的结果
display(data_lite.head())

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