【Kaggle】竞赛入门：Titanic: Machine Learning from Disaster

最新推荐文章于 2025-09-12 22:14:14 发布
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#kaggle #大数据 #数据分析

本文详述Kaggle竞赛参与流程，以Titanic生存预测为例，深入解析数据预处理、特征工程、模型融合及预测技巧。从数据概览到模型优化，涵盖集成学习、sklearn、Pandas应用，适合初学者参考。

前言

一直对大名鼎鼎的Kaggle竞赛有所耳闻，加上之前选修了《机器学习》课程并看了一点Ensemble Learning，所以趁着假期比较闲便想去了解一下Kaggle与数据分析。而Titanic大概是Kaggle领域里的Hello World与MNIST，因此打算先从它开始。不过因为这个竞赛我个人觉得是有一定门槛的，尽管机器学习算法都可以使用sklearn实现，数据的处理也可以通过pandas进行，但是数据分析与特征工程的难度还是不小的，Titanic从头到尾比着教程看下来也用了一整天的时间。
由于只是为了去了解基本的竞赛步骤，最后几乎完全是使用了《Kaggle Titanic 生存预测 – 详细流程吐血梳理》这篇博客里的代码，所以有需要的同学可以去看这篇博客。本文只是简单地总结一点个人的心得体会。

Kaggle竞赛

Overview of How Kaggle’s Competitions Work
From:https://www.kaggle.com/c/titanic/overview

  1. Join the Competition
    Read about the challenge description, accept the Competition Rules and gain access to the competition dataset.
  2. Get to Work
    Download the data, build models on it locally or on Kaggle Kernels (our no-setup, customizable Jupyter Notebooks environment with free GPUs) and generate a prediction file.
  3. Make a
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数据分析入门项目之 ：Titanic: Machine Learning from Disaster
weixin_43075307的博客
08-28 1947
1.摘要： 本文详述了新手如何通过数据预览，探索式数据分析，缺失数据填补，删除关联特征以及派生新特征等数据处理方法，完成Kaggle的Titanic幸存预测要求的内容和目标。 2.背景介绍： Titanic幸存预测是数据分析入门和机器学习入门经典的开源项目之一。它要求我们通过训练数据集分析出具有什么特征的人更可能幸存，并预测出测试数据集中的每一位乘客是否生还。 该项目是一个二元分类问题 ...
Titanic - Machine Learning from Disaster
少年一贯快马扬帆，道阻且长不转弯； 要盛大，要绚烂，要哗然； 要用理想的泰坦尼克，去撞现实的冰川； 要当烧赤壁的风，而非借鉴草船； 要为了一片海，就肯翻万山。
01-20 1052
Logging into Kaggle for the first time can be daunting. Our competitions often have large cash prizes, public leaderboards, and involve complex data. Nevertheless, we really think all data scientists can rapidly learn from machine learning competitions and
Titanic : Machine Learning from Disaster
u010197508的博客
10-17 1739
Titanic: Machine Learning from DisasterRMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。 1912年4月15日，泰坦尼亚号在首次航行中，与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和船员中造成1502人死亡。 这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成这样的生命损失的原因之一是乘客和船员没有足够的救生艇。 虽然在沉船事件幸存有一些运气，但有些
Kaggle竞赛 —— 泰坦尼克号（Titanic）
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massquantity的博客
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Kaggle入门——Titanic: Machine Learning from Disaster
开着奔驰种地的博客
02-02 766
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
Kaggle入门实战：Titanic - Machine Learning from Disaster
cici9811的博客
12-20 1333
Kaggle入门实战：Titanic - Machine Learning from Disaster项目简介关于数据数据概括数据字段描述数据分析总体思路初步分析 项目简介 Use machine learning to create a model that predicts which passengers survived the Titanic shipwreck. 基于机器学习建立模型预测泰坦尼克号灾难中哪些乘客得以生存。 Kaggle入门项目：Titanic overview 参考分析视频：B
Kaggle比赛入门 - Titanic - Machine Learning from Disaster
weixin_57266891的博客
01-20 1031
KNN的性能受数据特征尺度和距离度量方式的影响。较小的值表示较远的点有影响，较大的值则表示较近的点主导。在机器学习模型（如逻辑回归、SVM、KNN等）中，标准化可加快收敛速度，改善模型性能。KNN的时间复杂度较高，尤其在大数据集和高维数据中，因为需要计算所有点之间的距离。对于大型数据集，训练时间可能较长，因为SVM的时间复杂度与样本数量的平方成正比。假设Ticket是唯一标识乘客的字段，统计它的数量代表每组的乘客人数。进行对数变换，以减少数据的偏态（skewness），让分布更接近正态分布。
Kaggle项目实践——Titanic: Machine Learning from Disaster
最新发布
easy2020的博客
09-12 758
泰坦尼克号生存预测项目虽然看似简单，但它覆盖了机器学习的完整流程——从数据清洗、特征工程、模型训练、超参数调优、可视化到最后的结果提交。对初学者而言，关键在于理解“每一步为什么要做”，而不是单纯追求排行榜上的名次。
python-pandas数据分析库
沐阳的博客
10-14 459
Pandas是一个python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它具有强大的功能，以及他简单的语法和灵活性。 在这篇文章中，我将举例来解释20个常用的pandas函数。有些是很常见的，我敢肯定你以前用过。有些对你来说可能是新的。所有函数都将为你的数据分析过程增加价值。 import numpy as np import pandas as pd 1.query 我们有时需要根据条件过滤一个数据帧。过滤数据帧的一个简单方法是query函数.
Titanic: Machine Learning from Disaster
qq_41568129的博客
07-20 1611
A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 学习data scientist的思考方式，而不是如何编码。 目录 A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 1 怎样处理问题 2 数据科学基本框架 2.1 问题定义 2.2 数据收集 2.3可用数据准备与数...
【Kaggle】Titanic - Machine Learning from Disaster
梦否
04-11 1817
文章目录1. 前言2. 题目描述3. 解答4. 代码学习4.1 数据集处理1. 分析字段Embarked2. 分析字段Fare3. 分析字段Age4. 分析字段Cabin5. 分析字段Parch & SibSp6. 分析字段Sex7. 分析字段Pclass4.2 模型搭建4.3 总结 1. 前言 准备再学习学习TensorFlow，感觉最好的学习途径就是刷一些题目，故而这里就来尝试做做一些简单的题目。 2. 题目描述 可以直接查看原文：https://www.kaggle.com/competiti
Kaggle分类问题Titanic——Machine Learning from Disaster
Fishermen_sail的博客
08-24 1237
这是我在大三选修课的课程设计，内容整体比较基础，结构相对完整，便于初学者学习。这个是一个分类问题，我的另外一篇博客“”介绍了回归问题。除此之外我的《电商评论文本挖掘》也是我当年的课程设计，也有详细的批注，相比这个难度会稍微高些。题目背景：在1912年4月15日，当时世界最豪华的游艇，泰坦尼克号撞到冰山沉入海底，其中船上2224位乘客中的1502位死在了此次事故中。在幸存者中，尽管有一些是来自于幸运，但是大部分幸存着是来自于女人、小孩还有一些贵族。而我们的任务就是通过机器学习，计算出人们幸存的概率。变量。
Kaggle | Titanic - Machine Learning from Disaster【泰坦尼克号生存预测】 | baseline及优秀notebook总结
liujiesxs的博客
09-13 1133
泰坦尼克号生存预测
Kaggle竞赛——Titanic
Spike的博客
01-11 815
​ ​ 找回了自己的优快云账号，想从头记录一下自己做kaggle竞赛的经历，第一篇当然要从人人都爱的Titanic写起。 ​ Titanic项目大概是Kaggle上最受欢迎的项目了，截止到我提交结果的时候已经有18000多人提交了预测结果。参与人数众多，也诞生了很多优秀的kernel，使这个项目成为了萌新熟悉kaggle竞赛的唯一指定项目。大佬们分享的经验就像出新手村的首冲礼包，能让你在数据分析的路上快速成长。 项目简介 ​ 首先我们看一下这个项目的介绍（因为懒这里就放了官方的介绍）： The sinki
kaggle入门竞赛--Titanic：Machine Learning from Disaster
yimi1995的博客
07-14 1974
Titanic是Kaggle入门竞赛的第一个问题，泰坦尼克号已经是众所周知的事情，在这场灾难中存活下来的人非常少，运用机器学习的知识预测某个人在这场灾难中是否能够存活是这道题目的目的。这道题一共做了三次，总结一下做本题的步骤： （1）首先是读取数据，使用python的数据分析包pandas，numpy等读取csv格式的数据； （2）查看是否有缺失值，使用第三方模块missingno可以十分直观
大数据第一课（满分作业）——泰坦尼克号生存者预测（Titanic - Machine Learning from Disaster）
qq_39835949的博客
08-12 2766
机器学习，泰坦尼克号生存者预测
Kaggle上的“Titanic: Machine Learning from Disaster”数据集
05-31
### Kaggle Titanic 数据集分析与教程 Kaggle 上的 Titanic: Machine Learning from Disaster 是一个经典的入门级机器学习竞赛，旨在预测泰坦尼克号上的乘客是否能够幸存。该数据集包含多个特征，如乘客的年龄、性别、船票价格等，参赛者需要使用这些特征构建模型来预测生存状态。 在处理 Titanic 数据集时，通常会经历以下流程：数据清洗、特征工程、模型选择与训练以及结果评估。例如，在一次任务中，用户完成了对 Titanic 数据集的首次提交，并进行了初步的数据可视化和缺失值填充[^2]。此外，还有更详细的案例学习，其中涉及随机森林（Random Forest）算法的应用[^1]。 对于特征工程部分，可以通过提取姓名中的称谓（如 Mr., Mrs. 等）、家庭规模（SibSp 和 Parch 的总和加 1）等信息来增强模型的表现力。同时，还可以通过分箱（Binning）技术对连续型变量（如 Age 和 Fare）进行离散化处理以获得更好的预测效果[^4]。 以下是基于 Titanic 数据集的一个简单随机森林实现示例： ```python import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test.csv') # 数据预处理 def preprocess(data): data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True) data['Fare'].fillna(data['Fare'].median(), inplace=True) data['Embarked'].fillna('S', inplace=True) data = pd.get_dummies(data, columns=['Sex', 'Embarked'], drop_first=True) return data[['Age', 'Fare', 'Sex_male', 'Embarked_Q', 'Embarked_S']] X = preprocess(train_data) y = train_data['Survived'] X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 模型训练 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 predictions = model.predict(X_val) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_val, predictions):.2f}') ``` 上述代码展示了如何加载数据、进行基本的预处理操作以及使用随机森林分类器进行训练和评估。此代码仅为示例，实际应用中可能需要更多的数据清理和特征工程步骤。 ####
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