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machine_learning_projects/2、幸福感数据分析/数据集描述.md
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2023-07-12 22:27:47 +08:00

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描述

在社会科学领域,幸福感的研究占有重要的位置。这个涉及了哲学、心理学、社会学、经济学等多方学科的话题复杂而有趣;同时与大家生活息息相关,每个人对幸福感都有自己的衡量标准。如果能发现影响幸福感的共性,生活中是不是将多一些乐趣;如果能找到影响幸福感的政策因素,便能优化资源配置来提升国民的幸福感。目前社会科学研究注重变量的可解释性和未来政策的落地,主要采用了线性回归和逻辑回归的方法,在收入、健康、职业、社交关系、休闲方式等经济人口因素;以及政府公共服务、宏观经济环境、税负等宏观因素上有了一系列的推测和发现。 赛题尝试了幸福感预测这一经典课题,希望在现有社会科学研究外有其他维度的算法尝试,结合多学科各自优势,挖掘潜在的影响因素,发现更多可解释、可理解的相关关系

数据集说明

,包括个体变量(性别、年龄、地域、职业、健康、婚姻与政治面貌等等)、家庭变量(父母、配偶、子女、家庭资本等等)、社会态度(公平、信用、公共服务等等),来预测其对幸福感的评价

def fun(**kwargs): pass

允许你动态传参

fun(a=1,b=2,c=3,d=4) kwargs = { a:1, b:2, c:3 }