泰坦尼克号生存预测py

好的，您想问关于泰坦尼克号生存预测的 Python 代码吗？如果是的话，以下是一个简单的例子：

# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取数据
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

# 处理数据
train_data = train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)
train_data = train_data.dropna()
train_data['Sex'] = train_data['Sex'].map({'female': 1, 'male': 0}).astype(int)
train_data['Embarked'] = train_data['Embarked'].map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2}).astype(int)
X_train = train_data.drop('Survived', axis=1)
y_train = train_data['Survived']

# 训练模型
forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
forest.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
test_data = test_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)
test_data['Sex'] = test_data['Sex'].map({'female': 1, 'male': 0}).astype(int)
test_data['Embarked'] = test_data['Embarked'].map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2}).astype(int)
X_test = test_data
y_pred = forest.predict(X_test)

# 保存结果
output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': y_pred})
output.to_csv('submission.csv', index=False)

这段代码使用了一个随机森林分类器来训练模型，并预测测试集的结果。在这个例子中，我们将训练数据和测试数据从 CSV 文件中读取，并使用 Pandas 库进行处理。在处理数据时，我们删除了一些不需要的列，将一些分类变量转换成数字，并且删除了一些包含缺失数据的行。最后，我们将训练数据用于训练模型，使用测试数据进行预测，并将结果保存到 CSV 文件中。