Kaggle入门之泰坦尼克号生还率预测

最新推荐文章于 2025-05-27 10:20:06 发布

nudt_oys

最新推荐文章于 2025-05-27 10:20:06 发布

阅读量3.7k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 Kaggle

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26658823/article/details/78825923

本文介绍了使用Kaggle数据集进行泰坦尼克号生还率预测的过程，包括数据探索、特征工程和模型训练。通过分析性别、登船地点、社会地位和年龄等因素对生还率的影响，最终选用Logistic回归实现预测，得到约80%的准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这是Kaggle上的一道入门题目，旨在让我们了解机器学习的大致过程。
题目链接： Titanic: Machine Learning from Disaster
题目大意：当年泰坦尼克号的沉没造成了很多人的死亡，救生艇不足是造成如此多人死亡的主要原因。尽管能否活下来要看运气，但是有些群体的存活概率比其他人更高。现在给出一些乘客的信息，包括他最后是否生还。根据这些信息，我们要对其他乘客是否生还进行预测。
首先引入我们需要的模块，如numpy、pandas和sklearn等：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import Imputer

然后，通过pandas读取训练数据并查看前5条数据：

train_data = pd.read_csv('./data/train.csv')
train_data.head()

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th…	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

可以看到，整个数据集一共有12列，根据描述，每一列的含义如下：

列名	含义
PassengerId	乘客编号
Survival	是否生还，0表示未生还，1表示生还
Pclass	船票种类，折射处乘客的社会地位，1表示上层阶级，2表示中层阶级，3表示底层阶级
Sex	性别，男性为male，女性为female
Age	年龄，不满1岁的年龄为小数
SibSp	该乘客同船的兄弟姐妹及配偶的数量
Parch	该乘客同船的父母以及儿女的数量
Ticket	船票编号
Fare	买票的费用
Cabin	船舱编号
Embarked	代表在哪里上的船

下面我们看一下数据的描述性统计结果：

train_data.describe()

	PassengerId	Survived	Pclass	Age	SibSp	Parch	Fare
count	891.000000	891.000000	891.000000	714.000000	891.000000	891.000000	891.000000
mean	446.000000	0.383838	2.308642	29.699118	0.523008	0.381594	32.204208
std	257.353842	0.486592	0.836071	14.526497	1.102743	0.806057	49.693429
min	1.000000	0.000000	1.000000	0.420000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	223.500000	0.000000	2.000000	20.125000	0.000000	0.000000	7.910400
50%	446.000000	0.000000	3.000000	28.000000	0.000000	0.000000	14.454200
75%	668.500000	1.000000	3.000000	38.000000	1.000000	0.000000	31.000000
max	891.000000	1.000000	3.000000	80.000000