توقع مستوى الدخل

مسار كامل لاستكشاف البيانات مصمم للتنبؤ بمستوى الدخل استنادًا إلى الخصائص الديموغرافية والشخصية للفرد. يغطي المشروع دورة حياة علم البيانات بأكملها: التحليل الاستكشافي وتصور البيانات، ومعالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة، والترميز الفئوي (التصنيفي + الترتيبي)، وتوحيد الخصائص، وتصحيح عدم التوازن بين الفئات باستخدام SMOTE، وتقليل الأبعاد عبر التحليل المكونات الرئيسية (ACP) واختيار الخصائص. تم تدريب العديد من خوارزميات التصنيف التقليدية ومقارنتها بشبكة عصبية اصطناعية مخصصة تم تطويرها باستخدام Keras/TensorFlow، حيث تم تحسين معلماتها الفائقة من أجل تحديد النموذج الأكثر أداءً. تم تفسير النتائج وعرضها بصريًّا لإبراز العوامل الديموغرافية الأكثر تأثيرًا في التنبؤ بالدخل.