朴素贝叶斯模型预测 Titanic 遇难人员

最新推荐文章于 2024-07-31 15:08:57 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tifficial/article/details/54810091
本文介绍了一种使用朴素贝叶斯模型预测泰坦尼克号乘客生还情况的方法。通过分析数据，补全缺失值，并计算不同特征（如性别、年龄和票价）与生还概率的关系，然后在测试集上应用这些概率进行预测，以确定哪些乘客最有可能幸存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

kaggle 数据竞赛：Titanic: Machine Learning from Disaster

https://www.kaggle.com/c/titanic

背景分析

沉没的泰坦尼克号是历史上最臭名昭著的沉船。1912年4月15日，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员1502人死亡。一个海难导致生命损失的原因是没有足够的救生艇的乘客和船员。除过有一些因素的影响，在沉船事故中，一些群体的人更可能生存其他群体更容易生还，比如妇女，儿童和上层阶级等。

问题概述

要求完成对具备什么特征的人可能生存的分析，使用机器学习算法来预测乘客是否能在悲剧中幸存下来。

数据处理

spass 基于临近点的线性趋势补全缺失数据：

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机器学习 —— 二分类算法（Titanic号乘客生存预测）
认知 行动 坚持
09-13 1282
目录 二分类情景说明 机器学习流程 1-of-K（哑编码）处理特别特征数据，将其转换成向量 A.性别类别(非数值类型)特征转换成特征向量 B. 对Age特征的特征向量处理 C. 分类算法介绍 代码实现及运行 二分类情景说明 预测Titanic 号上的乘客生存概率 预测乘客是否遇难，是一个二分类问题，所以我们可以使用二分类来分解 乘客是否生存，可以看成是乘客的标签 乘客的基本信息，可以看成是乘客的特征 目标：通过乘客的特征，来预测乘客的生存状况，即预测乘客的标签（生存/遇难）..
贝叶斯网络分析kaggle泰坦尼克号数据
Karis的博客
11-09 6186
贝叶斯网络分析kaggle泰坦尼克号（Titanic） 一、数据处理 1.原始数据分析 主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模，进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个，以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征，这就是特征工程（feature engineering）要做的事情了。 PassengerId => 乘客ID Pclass =>...
泰坦尼克号遇难预测-朴素贝叶斯分类
qq_29153321的博客
04-21 6078
题目来源https://www.kaggle.com/c/titanic， train.csv和test.csv分别为训练集和测试集（生还未知），建模之前必须进行必要的数据分析，比如将一些无关的列剔除掉，在这里只是简单的考量，实际工程中可能还要考虑数据的分布情况，比如均值、方差、每种属性下的存还比率等，并且将训练中的缺失记录剔除掉，利用平均值补齐测试集缺失值（也可以用预测的方法因为缺失不是很多）...
朴素贝叶斯之书评预测
百雨的博客
06-03 357
朴素贝叶斯实现的是分类预测 资料：https://download.youkuaiyun.com/download/sinat_38068807/11224164 （一）目标描述 （1）目标： 爬取用户评论内容后，对评论进行预测，是好评还是差评 预测的前提是有样本能训练预测模型 （2）细节 提取用户评论内容的关键字 方法： 去除停用字后将所有评论放到一个列表中，计算词频，创建词频矩阵 本...
朴素贝叶斯 半朴素贝叶斯_SQL Server中的朴素贝叶斯预测
culuo4781的博客
07-27 725
朴素贝叶斯 半朴素贝叶斯 In this article, we will walk through Microsoft Naive Bayes algorithm in SQL Server. 在本文中，我们将逐步介绍SQL Server中的Microsoft Naive Bayes算法。 In my previous article, SQL data mining, w...
机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测
m0_62237233的博客
04-15 8510
朴素贝叶斯（Naive Bayes, NB) 是机器学习中一种基于贝叶斯定理的算法。它假设输入的特征之间相互独立且对分类结果的影响是等同的，因此称为朴素贝叶斯。具体来说，它通过计算先验概率和条件概率来确定输入样本所属的分类，其中先验概率指的是每个分类在整个数据集中出现的概率，条件概率指的是给定某个分类的情况下，输入样本在各个特征上的概率分布。在实际应用中，朴素贝叶斯常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务中，具有计算速度快、对数据量不敏感等优点。
泰坦尼克号人员预测模型(python/jupyter-notebook/数据挖掘/数据分析)
Embrace_yxl_的博客
12-24 6450
python，jupyter-noteboo，数据挖掘，分类预测，泰坦尼克号
5. PySpark分类模型简明教程
chendengyi2的博客
07-31 1756
Spark集群是一种分布式计算框架，它基于内存计算，提供了高效的数据抽象和并行计算能力，能够处理大规模数据集的批处理和实时处理任务。Spark采用内存存储中间计算结果，可减少迭代运算的磁盘I/O，并通过并行计算有向无环图的优化，使其运行速度比MapReduce快100倍；Spark可以使用Hadoop YARN和Apache Mesos作为其资源管理和调度器，可以从多种数据源读取数据，如HDFS、HBase、MySQL等。
机器学习-泰坦尼克号幸存者预测
筱白熊
05-06 1092
机器学习-泰坦尼克号幸存者预测 泰坦尼克灾难数据描述 PassengerId：乘客的ID号，这个是顺序编号，用来唯一标识一名乘客。这个特征和幸存与否无关，我们不使用这个特征。 Survived：1表示幸存，0表示遇难。这个是标准数据。 Pclass：仓位等级，是很重要的特征。看过这部电影的读者都知道，高仓位等级的乘客能更快地到达甲板，从而更容易获救。 Name：乘客名字，这个特征和幸存与否无关，丢弃这个特征。 Sex：乘客性别，看过电影的读者都知道，由于救生艇数量不多，船长让妇女和儿童先上救生艇。所以这也
朴素贝叶斯算法 书评预测
weixin_50199986的博客
01-20 237
import jieba import pandas as pd # 1.读文件： # data = pd.read_csv(r'C:\Users\ibm\Downloads\data.csv', engine='python') # print(data.info()) # 2. 停用词： with open(r'C:\Users\ibm\Downloads\stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8')as fp: stop_words = fp.readlin
spark 朴素贝叶斯实现股票预测数据+代码
06-03
这个主要是利用spark的api，朴素贝叶斯算法，来预测股票，其中包含的股票的原始数据和处理后适合spark api处理的训练模型
贝叶斯网络分析kaggle泰坦尼克号（Titanic）.pdf
11-09
**主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模，进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个，以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征，这就是特征工程（feature engineering）要做的事情了。**
泰坦尼克号生存者预测测试集
09-16
泰坦尼克号生存者预测测试集。泰坦尼克海难是著名的十大灾难之一，究竟多少人遇难，各方统计的结果不一。现在我们可以得到部分的数据。
数据挖掘--朴素贝叶斯算法（决策用户是否购买商品）
10-16
给定一个表格，里面存放了若干用户的年龄、身份、性别、收入等信息，作为训练样本集，最后给予一个人的信息，决策这个用户会不会买这个商品
机器学习全套教程（十一）-- 朴素贝叶斯算法
python爬虫人工智能大数据
03-21 691
Python爬虫人工智能教程：www.python88.cn 编程资源网：www.python66.cn 朴素贝叶斯算法 学习目标 目标 说明条件概率与联合概率 说明贝叶斯公式、以及特征独立的关系 记忆贝叶斯公式 知道拉普拉斯平滑系数 应用贝叶斯公式实现概率的计算 应用 20类新闻文章分类预测 1、 什么是朴素贝叶斯分类方法 2、 概率基础 2...
深度学习天气预测：朴素贝叶斯的应用
sybh的博客
07-14 519
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征独立性假设的分类算法。在朴素贝叶斯分类器中，我们根据已知特征的条件概率，计算每个类别的后验概率，并选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。在雨量预测问题中，我们可以利用朴素贝叶斯分类器根据一系列气象特征，如温度、湿度、气压等，预测未来是否会下雨。
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释 附源码）
showswoller的博客
12-20 2393
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及相亲预测实战（图文解释 附源码）
朴素贝叶斯算法多元分类预测 | Matlab 基于朴素贝叶斯算法(bayesian)的数据分类预测
前程算法屋的博客
08-28 293
朴素贝叶斯算法多元分类预测 | Matlab 基于朴素贝叶斯算法(bayesian)的数据分类预测
[机器学习]贝叶斯算法 对泰坦尼克号生存人群 分类预测 [简单示例]
weixin_43847567的博客
04-09 1736
1.代码 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 # @File : 泰坦尼克号.py 4 # @Author: 赵路仓 5 # @Date : 2020/4/4 6 # @Desc : 7 # @Contact : 398333404@qq.com 8 9 import pa...
朴素贝叶斯模型预测 r语言
最新发布
03-20
### 使用 R 语言构建并应用朴素贝叶斯模型进行预测 在 R 中，可以利用 `e1071` 包中的 `naiveBayes()` 函数来构建朴素贝叶斯模型，并对其进行训练和预测。以下是具体方法： #### 安装与加载必要的包 如果尚未安装 ...
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