Problem Name: H1N1 and Seasonal Flu Vaccines

Context
In this dataset, we will take a look at vaccination, a key public health measure used to fight infectious diseases. Vaccines provide immunization for individuals, and enough immunization in a community can further reduce the spread of diseases through "herd immunity."

As of the update of this dataset, vaccines for the COVID-19 virus are still under development and not yet available. The dataset will instead revisit the public health response to a different recent major respiratory disease pandemic.Beginning in spring 2009, a pandemic caused by the H1N1 influenza virus, colloquially named "swine flu," swept across the world. Researchers estimate that in the first year, it was responsible for between 151,000 to 575,000 deaths globally.

A vaccine for the H1N1 flu virus became publicly available in October 2009. In late 2009 and early 2010, the United States conducted the National 2009 H1N1 Flu Survey. This phone survey asked respondents whether they had received the H1N1 and seasonal flu vaccines, in conjunction with questions about themselves. These additional questions covered their social, economic, and demographic background, opinions on risks of illness and vaccine effectiveness, and behaviors towards mitigating transmission. A better understanding of how these characteristics are associated with personal vaccination patterns can provide guidance for future public health efforts.

Content
The goal is to predict how likely individuals are to receive their H1N1 and seasonal flu vaccines. Specifically, you'll be predicting two probabilities: one for h1n1\_vaccine and one for seasonal\_vaccine as well as any sophisticates EDAs.

Each row in the dataset represents one person who responded to the National 2009 H1N1 Flu Survey and there are two target variables:

h1n1\_vaccine: Whether respondent received H1N1 flu vaccine.
seasonal\_vaccine: Whether respondent received seasonal flu vaccine.
Both are binary variables: 0 = No; 1 = Yes. Some respondents didn't get either vaccine, others got only one, and some got both. This is formulated as a multilabel (and not multiclass) problem.

You are provided a dataset with 36 columns. The first column respondent\_id is a unique and random identifier. The remaining 35 features are described below(For all binary variables: 0 = No; 1 = Yes) :

1.age\_group - Age group of respondent.
2.education - Self-reported education level.
3.race - Race of respondent.
4.sex - Gender of respondent.
5.income\_poverty - Household annual income of respondent with respect to 2008 Census poverty thresholds.
6.marital\_status - Marital status of respondent.
7.rent\_or\_own - Housing situation of respondent.
8.employment\_status - Employment status of respondent.
9.h1n1\_concern - Level of concern about the H1N1 flu.
0 = Not at all concerned; 1 = Not very concerned; 2 = Somewhat concerned; 3 = Very concerned.
10.h1n1\_knowledge - Level of knowledge about H1N1 flu.
0 = No knowledge; 1 = A little knowledge; 2 = A lot of knowledge.
11.behavioral\_wash\_hands - Has frequently washed hands or used hand sanitizer. (binary)
12.behavioral\_large\_gatherings - Has reduced time at large gatherings. (binary)
13.behavioral\_antiviral\_meds - Has taken antiviral medications. (binary)
14.behavioral\_avoidance - Has avoided close contact with others with flu-like symptoms. (binary)
15.behavioral\_face\_mask - Has bought a face mask. (binary)
16.behavioral\_outside\_home - Has reduced contact with people outside of own household. (binary)
17.behavioral\_touch\_face - Has avoided touching eyes, nose, or mouth. (binary)
18.doctor\_recc\_h1n1 - H1N1 flu vaccine was recommended by doctor. (binary)
19.doctor\_recc\_seasonal - Seasonal flu vaccine was recommended by doctor. (binary)
20.chronic\_med\_condition - Has any of the following chronic medical conditions: asthma or an other lung condition, diabetes, a heart condition, a kidney condition, sickle cell anemia or other anemia, a neurological or neuromuscular condition, a liver condition, or a weakened immune system caused by a chronic illness or by medicines taken for a chronic illness. (binary)
21.child\_under\_6\_months - Has regular close contact with a child under the age of six months. (binary)
22.health\_worker - Is a healthcare worker. (binary)
23.health\_insurance - Has health insurance. (binary)
24.opinion\_h1n1\_vacc\_effective - Respondent's opinion about H1N1 vaccine effectiveness.
1 = Not at all effective; 2 = Not very effective; 3 = Don't know; 4 = Somewhat effective; 5 = Very effective.
25.opinion\_h1n1\_risk - Respondent's opinion about risk of getting sick with H1N1 flu without vaccine.
1 = Very Low; 2 = Somewhat low; 3 = Don't know; 4 = Somewhat high; 5 = Very high.
26.opinion\_h1n1\_sick\_from\_vacc - Respondent's worry of getting sick from taking H1N1 vaccine.
1 = Not at all worried; 2 = Not very worried; 3 = Don't know; 4 = Somewhat worried; 5 = Very worried.
27.opinion\_seas\_vacc\_effective - Respondent's opinion about seasonal flu vaccine effectiveness.
1 = Not at all effective; 2 = Not very effective; 3 = Don't know; 4 = Somewhat effective; 5 = Very effective.
28.opinion\_seas\_risk - Respondent's opinion about risk of getting sick with seasonal flu without vaccine.
1 = Very Low; 2 = Somewhat low; 3 = Don't know; 4 = Somewhat high; 5 = Very high.
29.opinion\_seas\_sick\_from\_vacc - Respondent's worry of getting sick from taking seasonal flu vaccine.
1 = Not at all worried; 2 = Not very worried; 3 = Don't know; 4 = Somewhat worried; 5 = Very worried.
30. hhs\_geo\_region - Respondent's residence using a 10-region geographic classification defined by the U.S. Dept. of Health and Human Services. Values are represented as short random character strings.
31.census\_msa - Respondent's residence within metropolitan statistical areas (MSA) as defined by the U.S. Census.
32.household\_adults - Number of other adults in household, top-coded to 3.
33.household\_children - Number of children in household, top-coded to 3.
34.employment\_industry - Type of industry respondent is employed in. Values are represented as short random character strings.
36.employment\_occupation - Type of occupation of respondent. Values are represented as short random character strings.

The last model by another team got 86.2% as the final model result in test data, I need to build a model that improves that result, can you suggest any technique that can do so? 
Also the whole dataset is full with all categorical features and I'm clueless as to how to proceed with feature selection or creation of any new feature from the given feature. Any model idea or statistical test is also required. Please suggest me something in details with explanation.
문제 이름: H1N1 및 계절성 독감 백신

컨텍스트
이 데이터 세트에서는 전염병 퇴치를 위한 주요 공중 보건 조치인 백신 접종에 대해 살펴봅니다. 백신은 개인에게 예방접종을 제공하며, 지역사회에서 충분한 예방접종을 실시하면 "집단 면역"을 통해 질병의 확산을 더욱 줄일 수 있습니다.

이 데이터세트를 업데이트한 현재, 코로나19 바이러스 백신은 아직 개발 중이며 아직 출시되지 않았습니다. 대신 이 데이터 세트는 최근의 다른 주요 호흡기 질환 팬데믹에 대한 공중 보건 대응을 다시 살펴볼 것입니다.2009년 봄부터 구어체로 '돼지 독감'이라고 불리는 H1N1 인플루엔자 바이러스로 인한 팬데믹이 전 세계를 휩쓸었습니다. 연구자들은 첫해에 전 세계적으로 151,000~575,000명이 사망한 것으로 추정하고 있습니다.

2009년 10월에 H1N1 독감 바이러스에 대한 백신이 공개되었습니다. 2009년 말과 2010년 초, 미국은 2009년 전국 H1N1 독감 설문조사를 실시했습니다. 이 전화 설문조사에서는 응답자들에게 자신에 대한 질문과 함께 H1N1 및 계절성 독감 백신을 접종했는지 여부를 물었습니다. 이러한 추가 질문에는 응답자의 사회적, 경제적, 인구통계학적 배경, 질병의 위험과 백신 효과에 대한 의견, 전염을 완화하기 위한 행동에 대한 내용이 포함되었습니다. 이러한 특성이 개인 백신 접종 패턴과 어떻게 연관되는지 더 잘 이해하면 향후 공중 보건 노력에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.

내용
이 연구의 목표는 개인이 H1N1 및 계절 독감 백신을 접종할 가능성을 예측하는 것입니다. 구체적으로, H1N1\_백신에 대한 확률과 계절성\_백신에 대한 확률, 그리고 모든 정교한 EDA의 두 가지 확률을 예측합니다.

데이터 집합의 각 행은 2009년 전국 H1N1 독감 설문조사에 응답한 사람 한 명을 나타내며, 대상 변수는 두 가지입니다:

H1N1\_백신: 응답자가 H1N1 독감 백신을 맞았는지 여부입니다.
SEASONAL\_VACCINE: 응답자가 계절 독감 백신을 맞았는지 여부.
둘 다 이항 변수입니다(0 = 아니요, 1 = 예). 일부 응답자는 두 가지 백신을 모두 접종하지 않았고, 일부 응답자는 한 가지 백신만 접종했으며, 일부 응답자는 두 가지 백신을 모두 접종했습니다. 이것은 다중 클래스 문제가 아닌 다중 레이블 문제로 공식화됩니다.

36개의 열이 있는 데이터 집합이 제공됩니다. 첫 번째 열 응답자\_id는 고유하고 임의의 식별자입니다. 나머지 35개 기능은 아래에 설명되어 있습니다(모든 이진 변수의 경우: 0 = 아니요, 1 = 예):

1.age\_group - 응답자의 연령대.
2.education - 응답자가 스스로 보고한 교육 수준.
3.race - 응답자의 인종.
4.sex - 응답자의 성별.
5.소득\_빈곤 - 2008년 인구조사 빈곤 기준선에 따른 응답자의 가구 연간 소득입니다.
6.marital\_status - 응답자의 결혼 상태.
7.rent\_or\_own - 응답자의 주택 상황.
8.employment\_status - 응답자의 고용 상태.
9.h1n1\_concern - H1N1 독감에 대한 우려 수준.
0 = 전혀 우려하지 않음, 1 = 별로 우려하지 않음, 2 = 다소 우려함, 3 = 매우 우려함.
10.h1n1\_knowledge - H1N1 독감에 대한 지식 수준.
0 = 지식 없음, 1 = 약간 지식 있음, 2 = 많은 지식 있음.
11.behavioral\_wash\_hands - 손을 자주 씻거나 손 소독제를 사용한 적이 있습니다. (바이너리)
12.behavioral\_large\_gatherings - 대규모 모임에 참석하는 시간을 줄인 적이 있습니다. (바이너리)
13.behavioral\_antiviral\_meds - 항바이러스제를 복용한 적이 있습니다. (바이너리)
14.behavioral\_avoidance - 독감 유사 증상이 있는 사람과의 밀접 접촉을 피했습니다. (바이너리)
15.behavioral\_face\_mask - 마스크를 구입했습니다. (바이너리)
16.behavioral\_outside\_home - 가족 이외의 사람들과의 접촉을 줄였습니다. (바이너리)
17.behavioral\_touch\_face - 눈, 코, 입을 만지는 것을 피했습니다. (바이너리)
18.doctor\_recc\_h1n1 - 의사가 H1N1 독감 백신을 권장했습니다. (바이너리)
19.doctor\_recc\_seasonal - 의사가 계절성 독감 백신을 권장했습니다. (바이너리)
20.chronic\_med\_condition - 천식 또는 기타 폐 질환, 당뇨병, 심장 질환, 신장 질환, 겸상 적혈구 빈혈 또는 기타 빈혈, 신경 또는 신경 근육 질환, 간 질환, 만성 질환으로 인한 면역 체계 약화 또는 만성 질환으로 복용하는 약물 중 하나에 해당하는 만성 질환이 있습니다. (바이너리)
21.child\_under\_6\_months - 6개월 미만의 어린이와 정기적으로 밀접 접촉하는 경우. (바이너리)
22.health\_worker - 의료 종사자입니다. (바이너리)
23.health\_insurance - 건강 보험에 가입되어 있습니다. (바이너리)
24.opinion\_h1n1\_vacc\_effective - H1N1 백신 효과에 대한 응답자의 의견.
1 = 전혀 효과적이지 않음, 2 = 별로 효과적이지 않음, 3 = 모르겠다, 4 = 어느 정도 효과적임, 5 = 매우 효과적임.
25.opinion\_H1N1\_위험 - 백신을 접종하지 않았을 때 H1N1 독감에 걸릴 위험에 대한 응답자의 의견입니다.
1 = 매우 낮음, 2 = 다소 낮음, 3 = 모름, 4 = 다소 높음, 5 = 매우 높음.
26.opinion\_h1n1\_sick\_from\_vacc - 응답자가 H1N1 백신 접종으로 인해 병에 걸릴까 걱정하는 정도.
1 = 전혀 걱정되지 않음, 2 = 별로 걱정되지 않음, 3 = 모르겠다, 4 = 어느 정도 걱정됨, 5 = 매우 걱정됨.
27.OCCURRENT\_SEAS\_VACC\_EFFEC