Titanic生存预测

Titanic生存预测是一个经典的机器学习问题，目标是根据乘客的个人信息（如性别、年龄、船票等级等）预测他们在Titanic号沉船事故中是否幸存。这个问题可以被视为二分类问题，即生还或死亡。

通常，人们会使用训练数据集训练机器学习模型，然后使用测试数据集来测试模型的准确度。许多不同的机器学习算法可以用于这个问题，如逻辑回归、决策树、随机森林等等。

在实际应用中，特征工程也是非常关键的一步。通过对数据进行清洗、填充缺失值、特征提取、特征选择等等操作，可以提高模型的预测准确度。

最后，如果你想在这个问题上进行实验，可以尝试使用Kaggle上提供的Titanic数据集，它包含有关乘客的各种信息。

相关问题

kaggle titanic 生存预测

根据引用的分析,在进行Kaggle Titanic生存预测时，可以将乘客的年龄、性别和船票等级作为重点数据进行分析。乘客的家属数量可能对生存率有影响，但需要与其他信息一起探讨，例如乘客是否是船上所有家属中最年轻的一个。船票编号、价格和客舱号可以视为一类信息，与船票等级可能有关联。而最后一个登船港口对生存率的影响暂时被假设为无关，因为仅凭几百条数据很难确定其影响。
引用和可以看到，登船地点对生存率有一定的影响。在S港口登船的人数最多，C港口次之，Q港口最少。在S港口登船的乘客生存率较低，而在C港口登船的乘客生存率较高。另外，在不同登船港口的女性乘客占比也不同，C港口的女性乘客数量最多，Q港口次之，S港口最少。由于前面已经了解到女性的生存率明显高于男性，因此性别因素可能是导致生存率差异的原因之一。

综上所述，在Kaggle Titanic生存预测中，可以将乘客的年龄、性别、船票等级和登船地点作为重要的特征进行分析。其中，女性的生存率较高，C港口登船的乘客生存率较高，而S港口登船的乘客生存率较低。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [kaggle|泰坦尼克号生存预测](https://blog.csdn.net/weixin_45435206/article/details/104422277)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【机器学习kaggle赛事】泰坦尼克号生存预测](https://blog.csdn.net/m0_51933492/article/details/126895547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

不使用keras实现Titanic旅客生存概率预测

好的，下面是使用Python实现的Titanic旅客生存概率预测代码，不使用Keras：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv("train.csv")

# 特征选择
features = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare"]
X = pd.get_dummies(data[features])
y = data["Survived"]

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 决策树模型训练
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 模型评估
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)

上述代码中，我们首先使用pandas库读取Titanic数据集，然后选择了6个特征进行预测，包括船票等级、性别、年龄、同伴数量等。接着，我们使用get_dummies函数将分类特征转化为数值特征。然后，我们使用train_test_split函数对数据集进行划分，将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。最后，我们使用DecisionTreeClassifier类创建一个决策树分类器，并使用fit函数对模型进行训练，使用predict函数对测试集进行预测，使用score函数计算模型的准确率。