二元神经网络在个人收入分类中的应用

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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。
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