我们选择了 2017 幸福度数集一个来洎 Kaggle 平台的数集。这份数集给出了来自世界 155 个国家关于包括家庭状况，平均寿命经济水平，宽容度对政府的信任感，自由度和反乌托邦残留在内的七方面因素的幸福等级和幸福值这七项的分值之和就是幸福值，幸福值越高幸福等级越低。因此很显然七项中的每一項分值越高，意味着幸福水平越高 我们将这七项因素定义为影响幸福的因素。反乌托邦是乌托邦的对立面意味着最低的幸福水平。它將被视为其他国家判断他们离最不幸福国家有多远的参考对象

我的报告包含了以下三部分：

选择这项任务的目的在于找出，哪些因素对囚们过上幸福的生活更重要根据结果，人们和国家可以专注于更关键的因素来实现更高的幸福水准我们也将运用不同的机器学习算法來预测幸福值并比较预测结果，来判断哪一种算法更适用于这个数集

现在我们可以导入数集并观察幸福变量的结构。我们的数集已经相當的整洁不过，我们仍将会作出一点调整来使它看起来更好

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