利用Azure机器学习预测个人收入
在数据分析和预测领域，准确预测个人收入情况具有重要的商业和社会价值。本文将详细介绍如何使用Microsoft Azure Machine Learning来预测个人收入是否超过50,000美元，包括算法选择、模型训练、评估以及将实验转化为可操作的Web服务等关键步骤。
选择算法并训练模型
在处理人口普查数据集时，我们的目标是预测个人收入超过50,000美元的可能性。传统方法可能会使用Excel进行数据探索，通过绘制图表、制作表格、进行数据透视等操作来寻找与高收入密切相关的特征和值。然而，这种方法存在局限性，可能会忽略隐藏的相关性，且计算效率较低。
Azure Machine Learning则能够以系统和算法的数学严谨性来处理这个问题，它可以对大量数据进行排序、分组、计算和迭代，这是Excel难以企及的。在选择算法时，我们可以考虑以下三种主要类型：
-分类（Classification）：将每个训练实例（行）分配到一组固定的值中。例如，将个人收入分类为“<=50”或“>50”；对于保险索赔实例，判断索赔是否在180天内开放（TRUE或FALSE）；对于街道位置和一天中的时间，将911事件分类为干扰、暴力、酒类、事故或其他。
-聚类（Clustering）：将实例划分为相似的组。例如，根据死因、地点、年龄、种族、是否进行尸检等对死者进行分组，并在这些组中寻找有趣的模式和相关性。
-回归（Regression）：为每个实例预测一个实际值。例如，预测车辆交通速度或高速公路项目类型的成本
