利用Kaggle 泰坦尼克号竞赛提供的数据集，设计并实现一个机器学习分类模型，预测乘客是否生还，采用至少两个评价指标评估模型预测性能。

利用Kaggle上泰坦尼克号竞赛的数据集，我们可以设计一个机器学习分类模型来预测乘客的生存概率。首先，我们需要加载数据，包括乘客的基本信息（如性别、年龄、船票等级等）、家庭成员情况以及灾难发生时的环境因素。

1. 数据预处理：清洗缺失值，对类别特征编码（例如，性别可以转换为数字），将数值特征归一化或标准化。对于泰坦尼克号的数据，可能需要创建一些新的特征，比如是否单独旅行，或者是否有同伴。

2. 特征选择：通过探索性数据分析（EDA）确定哪些特征对生存影响较大。可以使用统计方法或基于模型的特征重要性。

3. 模型构建：可以选择多种分类算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）或深度学习模型（如神经网络）。这里以随机森林为例，因为它通常能提供良好的分类效果，并且易于理解和解释。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy}")
print("Classification Report:\n", report)

4. 评估指标：除了准确率，还可以考虑其他评价指标，如精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数，特别是对于不平衡数据集，F1分数更能反映模型的整体性能。此外，AUC-ROC曲线对于二分类问题也是常用评估指标。