kaggle项目—“泰坦尼克号生存率分析”

最新推荐文章于 2021-02-10 17:35:55 发布

solo不成哼成曲儿

最新推荐文章于 2021-02-10 17:35:55 发布

阅读量1.3k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： Kaggle项目泰坦尼克号生存率分析 python 机器学习算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42179320/article/details/88859580

该项目分析了泰坦尼克号沉船事件中哪些乘客更可能幸存，采用Python和机器学习技术处理Kaggle数据集，进行特征选择、模型训练与评估，并提交预测结果以获取Kaggle排名和准确率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目背景

1912年4月15日，泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然幸存下来有一些运气因素，但有一些人比其他人更有可能生存，在本项目中将对哪些人可能生存作出分析，运用Python和机器学习的相关模型来预测哪些乘客幸免于难，数据来源自Kaggle

开发环境

Win7
Python3.6.0

项目步骤

提出问题—数据采集—数据处理—特征选择—训练模型—模型评估—提交结果

提出问题

具备哪些特征的人更容易存活？

数据来源

从Kaggle官网页面下载数据：https://www.kaggle.com/c/titanic
train.csv是用于训练模型的，共包含12个字段：PassengerId、Survived 、Pclass、Name、Sex、Age、SibSp、Parch、Ticket、Fare、Cabin、Embarked

test.csv是需要进行预测的，共包含11个字段：PassengerId、Pclass、Name、Sex、Age、SibSp、Parch、Ticket、Fare、Cabin、Embarked
需要对test的Survived进行预测，被解释变量为二分类变量。
在这里插入图片描述
gender_submission.csv是提交结果的示样格式：

导入项目需要的库

import numpy as np 
import pandas as pd 
import csv
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder as LE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.ensemble import Rand