Adut-very-Data（Adult Census Income データセット）

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Adut-very-Data（Adult Census Income データセット）

Adut-very-Data（Adult Census Income データセット）

1994年の米国国勢調査を元にした「Adult Census Income（通称：Adultデータ）」に関するリポジトリ。個人の人口統計・雇用情報から年収が5万ドルを超えるかを分類するための典型的なデータセットを扱う旨を示す簡易リポジトリで、READMEと数枚の画像ファイルを含むのみの軽量な公開物です。本記事ではリポジトリの内容、活用方法、前処理や評価上の注意点などを技術的観点で整理します。（約300字）

https://github.com/Faisaldexmo/Adut-very-Data

概要

このリポジトリ「Adut-very-Data」は、機械学習やデータサイエンスで広く利用される Adult Census Income Dataset（通称 Adult データ）についての簡易的な公開物です。元データは1994年の米国国勢調査に由来し、個人の年齢、職業、教育、婚姻状況、労働時間などの属性から年収が50,000ドルを超えるか否か（分類問題）を予測することが目的です。本リポジトリ自体はREADMEと数枚の画像ファイルしか含まず、データ本体や解析ノートブックは同梱されていないため、実際に解析を始めるには外部ソース（UCI Machine Learning Repository など）からデータを入手する必要があります。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 7
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 7
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • Adult Census Income データセットの利用を想定した説明用リポジトリ（README を含む）。
  • 実データや解析コードは含まれておらず、参照／導入目的の軽量な構成。
  • 画像ファイルが複数含まれており、説明資料やスクリーンショットの添付が確認される。
  • ライセンス・サンプルコードの不備があるため、利用前に追加の整備が必要。

技術的なポイント

Adultデータセットは、典型的な分類タスクの教材として複数の技術的学習点を含んでいます。本リポジトリ自体は最小限の内容ですが、データを使った実践では以下のポイントが重要です。

  • データ構造と欠損値: 元データには ”?” のような欠損を表す値やカテゴリカル属性が混在します。欠損値の扱いは行削除、補完（最頻値／条件付補完）、または専用フラグの付与など選択肢があり、後続のモデル性能に影響します。

  • カテゴリ変数の処理: workclass、education、marital-status、occupation、relationship、race、sex、native-country 等、多数のカテゴリ変数があります。One-Hot Encoding、Target Encoding、頻度エンコーディングなどを比較検討します。高次元化を避けるためにカテゴリの結合（rareカテゴリをまとめる）も有効です。

  • 数値変数のスケーリングと変換: age、fnlwgt、education-num、capital-gain、capital-loss、hours-per-week などは分布が歪んでいることが多く、対数変換や標準化が役立ちます。特に capital-gain／loss はゼロ多数のスパース分布を持つため別処理が必要です。

  • クラス不均衡と評価指標: 50K超の割合はデータによって偏りがあり、Accuracyだけで判断すると偏った結論になる恐れがあります。Precision、Recall、F1、ROC-AUC、PR-AUC を併用し、閾値チューニングやリサンプリング（SMOTE、重み付け）を検討します。

  • モデル選択と解釈: ロジスティック回帰で基礎性能を確認した後、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング（XGBoost、LightGBM）で性能改善を目指します。特徴量重要度や部分依存プロット、SHAPなどでモデル解釈を行うと、政策的・倫理的観点からの説明性が向上します。

  • 再現性と実運用: データ分割（学習・検証・テスト）、交差検証、ランダムシードの固定、ハイパーパラメータ探索のログ保存（Optuna等）を整備して実験の再現性を確保します。

  • 公平性と倫理: 人種や性別などのデモグラフィック変数を含むため、モデルがバイアスを学習しないよう注意が必要です。公平性指標（demographic parity、equalized odds 等）の計測と、必要に応じた緩和策（公正性制約、事後校正）を検討してください。

本リポジトリはそのままでは分析実行環境やコードを提供しないため、上記の技術ポイントを踏まえてノートブックやスクリプト、READMEの追記（データ入手先、前処理手順、実験コード）を行うことを推奨します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • WhatsApp Image 2025-12-17 at 12.36.08 PM.jpeg: file
  • WhatsApp Image 2025-12-17 at 12.36.10 PM (1).jpeg: file
  • WhatsApp Image 2025-12-17 at 12.36.10 PM (2).jpeg: file
  • WhatsApp Image 2025-12-17 at 12.36.10 PM (3).jpeg: file

…他 2 ファイル

まとめ

README中心の簡易リポジトリ。解析開始にはデータ入手とコード追加が必要です（50字程度）。

リポジトリ情報：

  • 名前: Adut-very-Data
  • 説明: The Adult Census Income Dataset is a widely used dataset in Machine Learning and Data Science. It is derived from the 1994 U.S. Census database and is mainly used for classification problems. The primary goal of this dataset is to predict whether a person’s annual income exceeds $50,000 or not based on demographic and employment-related attributes.
  • スター数: 7
  • 言語: null
  • URL: https://github.com/Faisaldexmo/Adut-very-Data
  • オーナー: Faisaldexmo
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/124304949?v=4

READMEの抜粋：

Adut-very-Data

The Adult Census Income Dataset is a widely used dataset in Machine Learning and Data Science. It is derived from the 1994 U.S. Census database and is mainly used for classification problems. The primary goal of this dataset is to predict whether a person’s annual income exceeds $50,000 or not based on demographic and employment-related attributes. …