Chobani的博客

原创 Python数据分析案例1——预测泰坦尼克号乘员的生存(机器学习全流程)

其背景就是当年泰坦尼克号上那么多人，灾难发生后，有人生存有人死亡，而且每个人都有很多不同的特征，比如性别，年龄，船仓等级，登船地点等等.....根据这些特征，我们可以预测乘客是否存活下来。这是机器学习预处理中的一个常见步骤，可以帮助改善很多模型的性能，特别是那些基于梯度下降的算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。后面都是特征变量，乘客的特征：船舱等级、姓名，性别，年龄，子女个数，亲戚个数，船费、登船地点等等。存活是1，死亡是0，响应变量为两种取值，所以这是一个分类问题。