根據人口統計信息對用戶進行分類

Question

我正在從事個人項目，只是爲了好玩。基本上，我已經收集了擁有大約就像每個國家的人口信息的數據：

德國74％，男性26％，女性10％的已婚16％Age_30-35 40％等

現在我想做的是當我獲得新用戶，我看到該用戶所在的國家並嘗試預測用戶的信息，即用戶是否爲已婚並且年齡在30-35歲的男性（僅舉例）。

我的問題是我該如何做出這樣的預測，我不能只是制定一個規則，如果一個國家有超過50％的男性，這個國家的新用戶也是男性。基本上我想知道如何決定能夠幫助我確切預測用戶人口統計的價值。

Answer 1

這不是一個真正的預測，而是一個概率問題，因爲如果您具有所描述的值，則可以計算所有概率。

下面是一個例子：

Male population = 74% 
People married = 16% 
People between 30-35 = 40% 

要獲得一個新的德國用戶的概率是男性，已婚，之間30-35歲你執行以下操作：

P(Male|Married|30-35) = p(Male) * p(Married) * p(30-35) 
P(Male|Married|30-35) = 0,74 * 0,16 * 0,40 = 0,04736 ~ 4,7% 

你不需要更多的計算。如果你想自動分類所有用戶，我建議你看看Naive Bayes Classification。