使用Bagging和Boosting模型预测泰坦尼克号获救

最新推荐文章于 2025-12-11 23:54:16 发布
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文章标签： boosting 机器学习 人工智能 机器学习-深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DkVhdl/article/details/133107338
本文介绍了如何使用Bagging和Boosting集成学习方法预测泰坦尼克号乘客的获救情况。通过数据集准备、模型训练与评估，分析了两种模型的性能，展示了它们在提升分类问题预测准确性和稳定性方面的优势。

在机器学习中，Bagging和Boosting是两种常用的集成学习方法。它们可以通过组合多个基本分类器的预测结果，提高整体预测的准确性和稳定性。在本文中，我们将探讨如何使用Bagging和Boosting模型来预测泰坦尼克号上的乘客是否获救。

  1. 数据集准备
    首先，我们需要准备数据集。泰坦尼克号数据集是一个经典的二分类问题，其中包含乘客的各种特征信息，如年龄、性别、船舱等级和票价等。我们将使用Python的pandas库和sklearn库来加载和处理数据。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv'
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Bagging和Boosting模型预测泰坦尼克号获救
猫敷雪
05-28 1204
集成算法1 Bagging2 Boosting3 案例 泰坦尼克号获救3.1 线性回归预测3.2 逻辑回归预测3.3 随机森林预测3.4 多分类器预测 一般竞赛效果比较好的算法基本都是集成算法。 集成算法的目的是让机器学习效果更好，因为单个模型跑起来效果可能不那么好，多个模型集成效果更加显著。 1 Bagging Bagging:训练多个分类器取平均f(x)=1M∑m=1Mfm(x) \mathr...
泰坦尼克号乘客获救预测
qq_43028008的博客
09-17 1330
1. 数据总览 读取titannic生存模型，查看数据大致情况和主要特征： import re import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') %matplo...
集成算法-随机森林与案例实战-泰坦尼克获救预测
最白の白菜的博客
01-12 956
集成算法-随机森林 Ensemble learning 目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起 Bagging：训练多个分类器取平均 f(x)=1/M∑m=1Mfm(x)f(x)=1 / M \sum_{m=1}^{M} f_{m}(x)f(x)=1/M∑m=1M​fm​(x) Boosting：从弱学习器开始加强，通过加权来进行训练 Fm(x)=Fm−1(x)+argmin⁡h∑i=1nL(yi,Fm−1(xi)+h(xi))F_{m}(x)=F_{m-1}(x)+\operatorname{arg
[kaggle数据] 泰坦尼克号生存预测分析
regina67的博客
09-12 5196
1912年，泰坦尼克号在第一次航行中就与冰山相撞沉没，导致了大部分乘客和船员身亡。泰坦尼克号生存预测分析作为kaggle入门项目，我们将根据部分泰坦尼克号旅客名单，来筛选哪些特征可以最好地预测一个人是否会生还。
Kaggle经典数据分析项目：泰坦尼克号生存预测！
Datawhale
08-23 4043
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：陈锴，中山大学，Datawhale成员最近有很多读者留言，...
数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据
bb8886的博客
04-07 4131
对泰坦尼克号数据进行挖掘建模分析
Kaggle经典数据分析项目：泰坦尼克号生存预测！1. 数据概述与可视化2. 数据预处理3. 模型训练4. 模型优化（调参）
wx1871428的博客
07-07 1705
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习 ，不错过 Datawhale干货 作者：陈锴，中山大学，Datawhale成员 最近有很多读者留言，希望能有一个完整的数据分析项目练手，这几天收集了组织成员们的推荐。其中泰坦尼克号生存预测作为最经典的启蒙数据分析项目，对于初学者来说是应该是最合适的了，后面将分享更多进阶的数据分析项目。如果已经有基础了，推荐： 1.开源项目《动手学数据分析》： https://github.com/datawhalechina/hands-on-
数据挖掘案例: 泰坦尼克号
sanjianjixiang的博客
05-03 4475
特征理解分析: 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响; 多变量统计分析，综合考虑多种情况影响; 统计绘图得出结论 数据清洗与预处理: 对缺失值进行填充; 特征标准化/归一化; 筛选有价值的特征; 分析特征之间的相关性 建立模型:特征数据与标签准备; 数据集切分; 多种建模算法对比; 集成策略等方案改进
DAY22kaggle泰坦尼克号
weixin_74095407的博客
05-12 622
参考了数据处理省略直接上模型。
肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析
huanghm88的专栏
12-11 147
摘要 本研究基于128例肝硬化患者的34项临床指标，采用机器学习方法构建肝功能分级预测模型。通过XGBoost、随机森林等多种算法比较，发现XGBoost模型表现最优，预测准确率达86.5%，AUC值0.89。研究确定了总胆红素、白蛋白等10个关键预测因子，为临床肝功能评估提供了新的辅助工具。该模型整合了多维临床数据，较传统Child-Pugh评分更具综合性，有助于优化肝硬化患者的个体化诊疗决策。未来需扩大样本量进行多中心验证，进一步完善模型性能。 关键词：肝硬化；肝功能分级；机器学习；预测模型；XGBoo
机器学习进阶＜4＞探索数据中的物以类聚——直观理解k-均值聚类算法
2303_77568009的博客
12-09 651
这篇博客以生动的生活场景（如手机相册分类、商场客户分组）为引，深入浅出地介绍了经典的K-means聚类算法。通过“选班干部”的比喻和宠物数据集的Python可视化演示，清晰阐释了其“初始化、分配、更新、判断”四步核心流程，并展示了如何用肘部法则科学选择聚类数量。
机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统
2303_77568009的博客
12-09 1209
这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。
机器学习基础（线性，逻辑回归）
lyx2870657588的博客
12-11 960
本文介绍了两种常用的回归分析方法及其应用。线性回归部分详细讲解了模型参数、API使用方法和评估指标，通过广告投入与销售额的案例展示了模型建立、训练和预测的全过程。逻辑回归部分重点阐述了其在分类任务中的应用，包括数据预处理、模型训练和性能评估方法，以信用卡欺诈检测为例演示了分类模型的实现步骤。文章还系统介绍了混淆矩阵、精确率、召回率和F1值等模型评价指标的计算方法和适用场景，为机器学习实践提供了完整的技术参考框架。
机器学习与深度学习基础（五）：深度神经网络经典架构简介
TracyCoder的博客
12-11 391
本文学习要点：1.深度神经网络分层架构：全连接层卷积层池化层2.深度神经网络代表:CNN：CNN、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet（Inception）、ResNet（残差连接）编码器-解码器架构：序列到序列模型（Seq2Seq）
Conan-embedding整理
kexin197的博客
12-11 619
本文提出了一种改进的文本嵌入模型Conan-embedding，其核心创新在于动态难负样本挖掘和跨GPU平衡损失。该方法在训练过程中实时挖掘难负样本，使模型能动态适应复杂数据分布；采用多阶段训练策略，包括预训练阶段的通识学习和微调阶段的专项训练；通过跨GPU平衡损失解决训练振荡问题，提升模型稳定性。实验表明，该方法能有效提升文本嵌入质量，尤其在检索任务中表现突出。研究还探讨了不同任务（检索与STS）在训练策略上的差异，为后续研究提供了重要参考。
小白从零开始勇闯人工智能：机器学习初级篇(pandas库)
m0_52496416的博客
12-09 886
在上一篇文章中，我们学习了Python科学计算的核心库Numpy，在本章中我们将学习机器学习中负责数据处理和分析的Pandas库。Pandas是一个用Python编写的数据分析库，可以轻松处理数百万行数据，是AI工程师最常用的工具。
第二届机器学习、计算智能与模式识别国际学术会议（MLCIPR 2025）
2503_93659005的博客
12-08 753
摘要： 2025年12月19-21日，MLCIPR2025国际会议将在南京举办，聚焦机器学习（ML）、计算智能（CI）与模式识别（PR）的融合与创新。会议涵盖技术架构解析（如监督学习、进化算法）、工程实践（基于CNN的工业缺陷检测、遗传算法优化XGBoost）及前沿趋势（小样本学习、多模态识别）。核心议题包括算法轻量化、可解释性提升及云边协同部署，旨在推动人工智能从理论到应用的转化。官网：https://ais.cn/u/IRfYJf。欢迎投稿与交流，共促技术发展与国际合作。
机器学习进阶＜9＞基于 PCA 的图像压缩与还原
最新发布
2303_77568009的博客
12-11 684
这篇博客系统性地探索了主成分分析(PCA)在图像处理中的进阶应用。从基础的图像压缩演示入手，直观对比了保留90%与50%信息时的视觉差异与压缩率；进而深入至多主成分重构误差分析与“肘点”选择，为参数优化提供科学方法。核心创新在于将PCA拓展至异常检测领域：利用核PCA(Kernel PCA)处理非线性数据，实现图像局部异常定位；并横向对比PCA、Isolation Forest、One-Class SVM等多种算法的检测性能。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1162
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
Bagging和boosting
06-08
Bagging和Boosting是两种常见的集成学习方法。 Bagging（Bootstrap ...总的来说，Bagging和Boosting都是通过集成多个弱分类器来提高模型的准确性，但它们的实现方式不同，Bagging是并行化的，而Boosting是串行化的。
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