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1、《数据分析与统计软件》作业姓名：杨烨军学号：2019110148——adult、babiesI数据第一部分adult数据22.4：组合方法：adaboost、bagging、随机森林分析2.1、2.2、2.3：rpart分析2.5：最近邻方法分析2.6：人工神经网络分析2.8：关联规则分析2.7：支持向量机分析1数据简介目录1.数据简介数据来自于1994年人口普查数据，经过年龄>16、AGI>100、AFNLWGT>1和每周工作时间>0等条件筛选。共有48842个观测，其中：训练集32561个观测，测试集16281个观测。15个变量，其中
2、：6个连续性变量，9个名义变量。资料来源：archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult任务：预测人们收入是否超过5万/年。变量描述序号变量名序号变量名1class:分类（>50K,<=50K）9relationship:关系（妻子、丈夫等）2age:年龄（连续变量）10race:种族（白人、黑人等）3workclass:工作类别（私人、不工作等）11sex:性别（女、男）4fnlwgt:（连续性变量）12capital.gain:财产收益（连续变量）5education:教育（学士、硕士、博士等）13capi
3、tal.loss:财产损失（连续变量）6education.num:教育年限（连续变量）14hours.per.week:每周工作时间（连续变量）7marital.status:婚姻状况（未婚、已婚配偶为军人、已婚配偶为平民等）15native.country:国籍（美国、柬埔寨、英国等）8occupation:职业（技术支持、销售等）数据概览ageworkclassfnlwgteducationeducation.nummarital.status139State-gov77516Bachelors13Never-married250S
4、elf-emp-not-inc83311Bachelors13Married-civ-spouse338Private215646HS-grad9Divorced453Private23472111th7Married-civ-spouse528Private338409Bachelors13Married-civ-spouseoccupationrelationshipracesexcapital.gaincapital.loss1Adm-clericalNot-in-familyWhiteMale217402Exec-manageri
5、alHusbandWhiteMale003Handlers-cleanersNot-in-familyWhiteMale004Handlers-cleanersHusbandBlackMale005Prof-specialtyWifeBlackFemale00hours.per.weeknative.countryclass140United-States<=50K213United-States<=50K340United-States<=50K440United-States<=50K540Cuba<=50K2.1分类树rpart分析
6、:程序library(rpart);w=read.table("e:/adult.txt",header=TRUE,sep=",");wt=read.table("e:/adulttest.txt",header=TRUE,sep=",");summary(w);summary(wt);(b=rpart(class~.,w));b;plot(b,uniform=T,branch=1,margin=0.1,cex=0.9);text(b,cex=0.85);table(predict(b,w,type="class"),w[["class"
7、]]);table(predict(b,wt,type="class"),wt[["class"]])2.1分类树rpart分析：输出结果n=32561node),split,n,loss,yval,(yprob)*denotesterminalnode1)root325617841<=50K(0.759190440.24080956)2)relationship=Not-in-family,Other-relative,Own-child,Unmarried178001178<=50K(0.933820220.06617978)4)ca
8、pital.gain<7073.517482872<=50K(0.950120190.04987988)*5)capital.gain>=7073.531812>50K(0.037735850
