二元神经网络在个人收入分类中的应用

• 作者: 贺其
• 来源期刊: 信息技术与标准化
• 关键词: 机器学习 神经网络 Azure machine learning
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 方案与应用
• 页码范围: 59-61
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9528.2019.10.014

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺其		3	1	1.0	1.0