第三章 模型搭建和评估
完成泰坦尼克号存活预测
3.1建模
任务一:切割训练集和测试集
这里使用留出法划分数据集
- 将数据集分为自变量和因变量
- 按比例切割训练集和测试集(一般测试集的比例有30%、25%、20%、15%和10%)
- 使用分层抽样
- 设置随机种子以便结果能复现
任务提示1
- 切割数据集是为了后续能评估模型泛化能力
- sklearn中切割数据集的方法为
train_test_split
- 查看函数文档可以在jupyter noteboo里面使用
train_test_split?
后回车即可看到 - 分层和随机种子在参数里寻找
要从clear_data.csv和train.csv中提取train_test_split()所需的参数
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython.display import Image
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 设置输出图