Building a predictive model for poverty in Palestine using machine learning classification tools

مقدم أطروحة جامعية

al-Gharabah, Ali

مشرف أطروحة جامعية

Abu Hasan, Hasan

الجامعة

جامعة بيرزيت

الكلية

كلية الدراسات العليا

القسم الأكاديمي

الإحصاء التطبيقي

دولة الجامعة

فلسطين (الضفة الغربية)

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2020

الملخص العربي

تركز هذه الدراسة على مقارنة نماذج للتنبؤ بحالة الفقر في فلسطين باستخدام البيانات المقدمة من مسح الإنفاق و الاستهلاك 2017 و الذي أجراه الجهاز المركزي للإحصاء الفلسطيني تستخدم هذه الدراسة العوامل الديموغرافية في بناء نماذج الانحدار و مصنف تعلم الآلة (شجرة القرار للتنبؤ بحالة الفقر في الأسرة.

وجدت الدراسة العديد من المتغيرات الديموغرافية لرب الأسرة و متغيرات تتعلق بظروف الأسرة و المسكن التي يمكن استخدامها للتنبؤ بحالة الفقر للأسرة و أظهرت الدراسة أن شجرة القرار قدمت أعلى قيم في مقاييس الدقة و الصدق بين جميع النماذج الأربعة المستخدمة.

الملخص الإنجليزي

This study focuses on comparing competive models in predicting poverty status in Palestine using data provided by The Palestine Expenditure and Consumption Survey, PECS 2017, which is carried by the Palestinian Central Bureau of Statistics (PCBS).

It expands on demographic factors by utilizing them in regression models and a machine learning classifier (decision tree) to predict the poverty status of a household.

The study finds numerous demographic variables for the head of household, housing, and household conditions that can be used in predicting the poverty status of a household.

The study showed that among the four models used, the decision tree provided the highest accuracy and validity indicators.

التخصصات الرئيسية

الرياضيات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

عدد الصفحات

67

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-1412372