للتنبؤ بالدخل باستخدام بيانات غير متوازنة،

طوّرت نموذج تعلم آلي لتحديد ما إذا كان الفرد يكسب أكثر من 50 ألف دولار سنويًا اعتمادًا على السمات الديموغرافية والوظيفية.

عالجت مشكلة عدم توازن البيانات باستخدام أوزان الفئات (Class Weights)، مما ساهم في تحسين قدرة النموذج على اكتشاف الفئة الأقل تمثيلًا.

كما قمت بتنفيذ ومقارنة عدة نماذج، منها: الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، وآلة الدعم الناقل (SVM).