22、从不完整数据中进行预测：泰坦尼克号数据集的决策树分析

从不完整数据中进行预测：泰坦尼克号数据集的决策树分析

在数据分析和机器学习领域，我们常常会遇到需要从有限且不完整的数据中做出预测的情况。本文将以泰坦尼克号乘客数据集为例，逐步介绍如何利用决策树进行分类预测，并解决数据中存在的一些问题。

决策树与猜谜游戏的相似性

想象一个猜谜游戏，一个人想出一个事物，另一个人通过不断问“是”或“否”的问题来猜出这个事物。在这个游戏中，有效的策略是先问能排除大量可能答案的问题，然后随着信息的增加逐渐缩小问题的范围。决策树的工作方式与此类似，它通过一系列问题来模仿人类的诊断过程，快速排除错误答案，并根据已有的信息决定下一个问题。在这个过程中，特征可以看作是关于观察对象特征的问题。决策树会从训练集中学习，分析数据以确定在给定已知信息的情况下，哪个特征能提供最多的信息。

泰坦尼克号数据集的挑战与意义

我们使用的泰坦尼克号数据集是一个经典的数据集。我们的目标是根据乘客的人口统计信息来预测他们的命运。这个问题具有代表性，类似于许多实际问题，如预测网站访客是否会点击链接，或预测客户会选择哪种订单规模。此外，该数据集的数据情况也很典型，它包含了各种类型的特征，如数值型（票价）、分类型（性别），并且存在数据缺失的情况。同时，由于泰坦尼克号灾难本身的历史意义，分析这个数据集也能让我们从数据中获得一些有趣的见解。

了解数据集

我们使用的数据集来自Kaggle竞赛“泰坦尼克号：从灾难中学习机器学习”，也可以在其他网站找到变体。为了方便，我们将数据集上传到了OneDrive。数据集是一个名为 titanic.csv 的CSV文件，有12列，每列都有明确的含义。我们可以使用CSV