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综合馆
二元神经网络在个人收入分类中的应用
  • 摘要

    近些年来,经济迅速发展,居民收入稳步增长,收入差距越来越大,大数据时代数据呈现海量增长.对个人收入进行分类和预测具有很重要的现实意义.本文利用微软的Azure Machine Learning,用二分类神经网络和二元支持向量机,对个人收入进行分类,在数据集进行测试,结果显示神经网络分类精度0.716,AUC为0.824.二元支持向量机的精度为0.660,AUC为0.816.二者比较表明神经网络在个人收入分类中精度更高,分类器性能更优越.

  • 作者

    贺其  HE Qi 

  • 作者单位

    齐鲁师范学院数学学院 山东济南 250200

  • 刊期

    2019年10期

  • 关键词

    机器学习  神经网络  Azure machine learning 

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3.233.221.149