# Applicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1: Dati

Nel dataset scaricabile da qui : https://www.kaggle.com/datasets/vardhansiramdasu/income sono contenute 13 variabili sul reddito di 31978 persone. Dati accurati sul reddito sono tra i più difficili da ottenere in tutto il mondo. Nella pianificazione dell'esborso di sussidi e nel monitoraggio-prevenzione sulla concessione impropria di essi si può utilizzare un dataset di questo tipo . In particolare la variabile SalStat assume 2 valori : "Reddito superiore a 50.000 dollari" e "Reddito inferiore a 50.000 dollari" . Se nella previsione di tale variabile tramite le altre si ottiene un reddito superiore a 50.000 si stabilisce che la persona non merita il sussidio. Le variabili contenute nel dataset sono :
* age: età della persona.
* JobType: Tipo di lavoro
* EdType: Titolo di studio
* maritalstatus: Stato civile
* occupation: Tipo di occupazione
* relationship: Tipo di relazione familiare
* race: razza
* capitalgain: numerica
* capitalloss: numerica
* hours-per-week: ore settimanali
* nativecountry: Stato di appartenenza
* SalStat: "Reddito superiore a 50.000 dollari" o "Reddito inferiore a 50.000 dollari"
Caricamento dati:

## Parte 2: Esplorazione dati

Si nota che il 75,94% del campione ha un reddito inferiore a 50.000 dollari:
Come si vede dal seguente BoxPlot nel campione la mediana dell'età delle persone è maggiore tra chi ha un reddito superiore a 50.000 dollari :
Nel campione chi ha un master, un dottorato o è professore tende ad avere un reddito superiore ai 50.000 dollari:
Soltanto il 3,63% delle donne ha un reddito superiore a 50.000 dollari:

## Parte 3: Modellizzazione e previsione

Si divide il dataset df in un training set fatto dal 75% delle osservazioni e su cui si addestra il modello ed il rimanente 25% costituisce il testing set su cui verrà testato il modello :
Si inizializza la libreria h2o necessaria per automatizzare la ricerca dell'algoritmo di machine learning migliore:
Si addestra il modello :
Si ottengono i seguenti modelli per cui il migliore risulta : StackedEnsemble_AllModels_3_AutoML_1_20221102_51613 con un auc=92,66%
Si prova il modello sul testing set ottenendo la matrice di confusione e un'accuracy del 88,10% :
Confusion Matrix and Statistics

## Controversie sull'uso del modello

Questo modello può creare delle discriminazioni. Ad esempio per un padre di famiglia, di colore, di 35 anni, sposato, di cultura superiore che lavora nelle vendite per 50 ore settimanali il modello predice un reddito superiore a 50.000 dollari al 66,28%, quindi non avrebbe diritto al sussidio...:
e di questi casi se ne trovano tanti altri...