Машинное обучение стало незаменимым инструментом в современном мире, основанном на данных. Способность анализировать огромные объемы данных позволила сделать прогнозы и классификации более точными и эффективными. Одной из областей, где машинное обучение показало многообещающие результаты, является прогнозирование доходов людей по другим, косвенным признакам.
Используя различные функции и алгоритмы, модели машинного обучения позволяют получить представление о потенциальном заработке человека, что помогает людям и организациям принимать более взвешенные решения.
Первым шагом в построении любой модели машинного обучения является сбор данных. В случае прогнозирования доходов к таким данным можно отнести демографическую информацию, уровень образования, опыт работы, отрасль, местоположение и другие факторы, которые могут повлиять на потенциальный заработок человека. Для сбора таких данных существует множество источников, включая государственные опросы, онлайновые платформы и общедоступные базы данных.
После того как данные собраны, их необходимо предварительно обработать. Это включает в себя очистку данных путем обработки пропущенных значений, удаления выбросов и нормализации данных. Предварительная обработка данных очень важна, поскольку она обеспечивает стандартный формат входных признаков, что облегчает обработку алгоритмами машинного обучения.
Следующим шагом является отбор и проектирование признаков. Отбор признаков – это процесс выбора наиболее значимых признаков, влияющих на прогнозирование дохода. Этот этап позволяет снизить вычислительную сложность и повысить эффективность модели. Инжиниринг признаков предполагает создание новых признаков путем комбинирования или преобразования существующих для повышения прогностической способности модели. Например, преобразование категориальных переменных в числовые представления с помощью таких методов, как одноточечное кодирование или целевое кодирование.
Выбор подходящего алгоритма машинного обучения очень важен для точного прогнозирования доходов. Обычно для прогнозирования доходов используются такие алгоритмы, как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса, метод опорных векторов (SVM), а также методы градиентного усиления, такие как XGBoost или LightGBM. Выбор алгоритма зависит от различных факторов, таких как размер набора данных, сложность признаков, интерпретируемость и доступные вычислительные ресурсы.
После выбора модели данные делятся на обучающий и тестовый наборы. Затем модель обучается на обучающем множестве, что предполагает поиск оптимальных значений ее параметров. Для оценки эффективности модели используется тестовый набор. Общепринятыми метриками оценки являются точность, верность и площадь под кривой ROC (Receiver Operating Characteristic).
После оценки эффективности модели необходимо провести ее тонкую настройку для получения более точных прогнозов. Для этого необходимо изменить гиперпараметры модели, такие как скорость обучения, константы регуляризации или глубина дерева. Этот процесс может быть итеративным, и для нахождения оптимальных гиперпараметров могут использоваться различные методы, такие как поиск по сетке, случайный поиск или байесовская оптимизация.
По ссылке ниже можно посмотреть код на языке Python с примерами построения таких моделей.
