Classifying-income-data-using-Support-Vector-Machines:我们将基于14个属性...

使用支持向量机对收入数据进行分类 我们将基于14个属性构建支持向量机分类器，以预测给定人员的收入等级。 我们的目标是查看年收入高于或低于$ 50,000的地方。 因此，这是一个二进制分类问题。 我们将使用提供的人口普查收入数据集。 此数据集中要注意的一件事是，每个数据点都是单词和数字的混合体。 我们不能使用原始格式的数据，因为算法不知道如何处理单词。 我们无法使用标签编码器来转换所有内容，因为数字数据很有价值。 因此，我们需要结合使用标签编码器和原始数值数据来构建有效的分类器。 创建一个新的Python文件并导入以下软件包： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.