kaggle泰坦尼克号数据分析预测

最新推荐文章于 2025-05-27 10:20:06 发布
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分类专栏： 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jasonbourne97/article/details/115983346
该博客主要分析了泰坦尼克号的数据，通过导入数据、理解数据分布和列名含义，深入研究各变量与生存率之间的关系，并构建预测模型以获取kaggle竞赛的分数。

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

泰坦尼克生存率分析

导入数据

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理解数据

数据来源kaggle 竞赛
理解数据：描述统计，了解数据大概分布，列名含义
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梳理各个数据和生存率的关系

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从零开始数据分析Kaggle项目—泰坦尼克号（一）
小鱼鱼
12-12 1010
从零开始数据分析Kaggle项目—泰坦尼克号（一）
数据分析kaggle大赛泰坦尼克号数据
07-28
数据分析kaggle大赛泰坦尼克号生还概率数据
Python 泰坦尼克生存率预测（修改）
weixin_30877181的博客
02-15 558
步骤： 一、提出问题 二、理解数据 1、采集数据 2、导入数据 3、查看数据信息 三、数据清洗 1、数据预处理 2、特征工程 四、构建模型 五、模型评估 六、方案实施 撰写报告 一、提出问题：什么样的人在此次事件中更易存活？ 二、数据理解： 1、采集数据：从Kaggle泰坦尼克号项目页面下载数据：https://www.kaggle.com/c/titanic 本人...
泰坦尼克号乘客生存预测
最新发布
weixin_42255757的博客
05-27 1063
本文介绍了泰坦尼克号乘客生存预测模型，并对多个模型的训练精度进行了比较。
kaggle上经典泰坦尼克项目数据分析探索
Jmayday
03-19 1142
泰坦尼克项目数据探索
泰坦尼克号生存预测：Kaggle数据分析与机器学习实践
weixin_33481022的博客
10-11 1608
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目涉及Kaggle上著名的泰坦尼克数据科学竞赛，要求参赛者通过提供的数据集预测泰坦尼克号乘客的生还概率。通过分析乘客数据，包括年龄、性别等特征，来构建并优化机器学习模型。数据集包括训练集、测试集和性别提交示例，提供了从数据探索到模型优化的完整机器学习流程。 1. 泰坦尼克号乘客数据集概述 在本章节中，我们将对泰坦尼...
Kaggle泰坦尼克号数据集(测试集和训练集)
08-16
泰坦尼克号数据集是机器学习领域中的一个经典案例，源自著名的Kaggle竞赛。这个数据集分为训练集（train.csv）和测试集（test.csv），旨在预测泰坦尼克号乘客在1912年灾难中的生存情况。通过对这些数据的分析，我们...
Kaggle平台泰坦尼克号数据集+源代码+注释
06-14
《泰坦尼克号数据分析实战：Kaggle竞赛详解》 Kaggle，全球知名的机器学习与数据科学竞赛平台，提供了一系列具有挑战性的数据问题供广大数据爱好者竞技。本资料包包含了一个经典的数据集——“泰坦尼克号”，以及...
Kaggle泰坦尼克号数据集-数据集
03-30
标题中的“Kaggle泰坦尼克号数据集”是指一个著名的数据科学竞赛平台Kaggle上的经典数据分析项目，该项目基于泰坦尼克号沉船事件的数据，挑战者需要预测哪些乘客在灾难中幸存下来。这个数据集是学习数据预处理、特征...
Kaggle泰坦尼克号生存预测 Titanic
12-20
泰坦尼克号生存预测是Kaggle上一个非常著名的入门级竞赛项目，吸引了众多数据科学爱好者参与。该项目的目标是使用给定的泰坦尼克号乘客数据集进行分析，构建模型来预测乘客是否能在灾难中幸存。 竞赛提供的数据集...
Kaggle_Titanic 数据分析 (初学者速通篇)
m0_66120474的博客
05-08 2091
kaggle_泰坦尼克号之数据分析，编写的视角为初学者，文章内容以项目速通流程+后期回顾分析学习，希望能帮助到大家呀！
kaggle 泰坦尼克titanic数据
01-15
友情提示，kaggle注册帐号发送验证邮件时验证码貌似是使用了谷歌的服务，如果没有梯子是刷不出验证码无法验证账号的，没有梯子的话可以考虑注册雅虎账号然后用雅虎账号登录kaggle。不过有时一些数据的下载好像也会用到谷歌。这个数据本来想0分的，不过现在好像最低要求是2分。
kaggle泰坦尼克数据titanic
12-31
平台下载的原始三个数据train.csv test.csv gender_submission.csv （本来想0积分 分享给大家 无奈最低是1分了）
Kaggle泰坦尼克号数据集.zip
02-02
题目提供的训练数据集包含11个特征，分别是： Survived:0代表死亡，1代表存活 Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3) Name:乘客姓名 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄(有缺失) SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值) Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值) Ticket:票号(字符串) Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等) Cabin:乘客所在船舱(有缺失) Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)
kaggle_titanic数据集
03-23
去kaggle上下载资源太麻烦了，每次下载还要登录邮箱，没有的话基本等不上去，也就没法下载，所以就发到这里共享，里面有训练集，测试集。是最全的数据集了。
kaggle比赛titanic数据集
07-26
这是从KAGGLE竞赛官方网站上下载下来的数据集，本人之前也一直在寻找类似的数据，却一直需要大量积分，所以我就上传上来供大家使用。
kaggle实战—泰坦尼克（一、数据分析）
weixin_44023658的博客
08-19 4150
数据加载 载入数据 数据集下载 https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 任务一：导入numpy和pandas
kaggle 泰坦尼克号数据分析 笔记
互联网运营学习_分享互联网运营的知识
03-15 827
#泰坦尼克号 https://www.kaggle.com/ 数据来源 import pandas #读取数据 titanic = pandas.read_csv("D:/panana/taitan/titanic_train.csv") #查看数据前五行 #print(titanic.head()) #进行统计 #print (titanic.describe()) #对缺失值进行填写 把缺失...
机器学习入门之泰坦尼克号预测存活情况（Taggle）
fayoung3568的博客
08-11 7545
目录前言：介绍：过程：提出问题：理解数据：数据清洗：1、数据预处理2、 特征提取介绍分类数据：有直接类别的性别(Sex)登船港口(Embarked)客舱等级（Pclass）分类数据：字符串类型姓名（Name）客舱号（Cabin）建立家庭人数和家庭类别(Family)结果：3、特征选择构建模型1、建立训练数据集和测试数据集2、 选择机器学习算法3、训练模型评估模型方案实施得到预测结果上传到Kaggle评估模型方案实施得到预测结果上传到Kaggle 前言： 本文中的项目是Taggle的入门比赛项目，旨在让大家对
Kaggle泰坦尼克号数据分析与模型预测
泰坦尼克号数据集是进行数据科学实践时经常使用的经典数据集。该数据集包含了泰坦尼克号沉船事件中乘客的个人信息，比如乘客的年龄、性别、票舱等级、票号、船票价格、登船位置、是否存活等信息。数据科学家通常会...
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