[kaggle竞赛实践3] Titanic幸存预测问题--朴素贝叶斯解决方法

最新推荐文章于 2021-08-11 22:58:39 发布

虾米ning

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分类专栏：机器学习数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a_31415926/article/details/41976321

本文介绍了一种使用朴素贝叶斯方法解决kaggle Titanic竞赛的生存预测问题，虽然得分74.641，可能受限于标量数据处理。通过先验概率和最大似然概率计算事件可能性，将任务转化为计算不同特征的存活率和死亡率。讨论了如何处理连续和离散特征，以及朴素贝叶斯假设和潜在问题，包括数据分布、离散化和概率计算。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这次我们使用朴素贝叶斯的方法来解决这个问题，我的这个方法还是没有得很高的分数，74.641，归根可能是标量数据处理不够到位，因此瓶颈总是过不去，不是朴素贝叶斯算法的问题。

贝叶斯通过先验概率和最大似然概率去估计事件出现的可能性。
P(存活与否 | 基本条件)*P(基本条件)=P( 基本条件|存活与否 )*P(存活与否 )

于是，我们的任务就转换为分别使用幸存者和死亡者的数据，分别计算各个特征的存活率和死亡率。

然后根据测试样本具备的特征组，将各个特征乘起来，就可以得到具备这组条件的人的p(多组条件|存活)和p(多组条件|死亡) 最大似然概率，然后各自分别和先验概率：整体存活率和整体的死亡率相乘，计算具备这组条件生还和死亡的最终概率。比较下面两个概率那个大，判断生死。

P(基本条件|死亡) *p(整体死亡率) P(基本条件|存活) *p(整体存活率)

那个更大，我们就预测那个可能性更大。

数据处理和朴素贝叶斯py

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on Oct 12, 2010
Decision Tree Source Code for Machine Learning in Action Ch. 3
@author: Peter Harrington
'''
from math import log
import operator
import numpy as np
from numpy import *
import pandas as pd
from kaggleJudge import *
import kaggleJudge as kj
import treePlotter as tp
import random
import scipy as sp


def cleanData(dataframe):
    df=dataframe
            
    #判断字段的空值状况,自动化
    df.isnull().sum()  #通过判断为空的数量，来判断为空的数目，其中False=0，True=1嘛

    #整理字段
    df['Gender']=df['Sex'].map({'male':0,'female':1}).astype(int)
    df=df.drop(['Cabin','Sex','Name','Ticket'],axis=1)
    
    #填充空值字段
    #按照gender，class进行groupby聚类然后填充这个分组的平均值
    ageArr=np.zeros((2,3))
    for i in range(2):
        for j in range(3):
            ageArr[i,j]=df[  (df['Gender']==i) &  (df['Pclass']==j+1) ]['Age'].dropna().mean()
            # 自我赋值df[  (df['Gender']==i) &  (df['Pclass'