泰塔尼克号幸存者预测
时间: 2024-01-09 16:15:00 浏览: 41
根据提供的代码,这段代码是使用支持向量机(SVM)算法进行泰坦尼克号幸存者的预测。代码中使用了交叉验证的方法划分训练集和测试集,并对模型进行训练和预测。在每次交叉验证的循环中,使用训练集的特征数据来拟合模型,并使用测试集的特征数据进行预测。最后,通过预测结果可以得到训练集和测试集中的幸存者预测值。如果您有任何关于代码的具体问题,请继续提问。
相关问题
泰坦尼克号幸存者预测
根据引用中的数据分析,乘客的等级在预测是否幸存上起着重要的作用。通过使用卡方检验,我们可以验证这一想法。在该检验中,我们使用了一个名为"pclass_survived_pivot_table"的数据透视表,其中包含了乘客等级与幸存情况的统计数据。
另外,根据引用中的方法,我们可以将幸存和未幸存的乘客的船票价格进行区间化,形成两组数据。这里使用了DataFrame格式和布尔下标的选择方法。
最后,根据引用中给出的方法chi2_contingency,我们可以对乘客登船港口和幸存情况之间的关系进行统计分析。
综上所述,根据乘客等级、船票价格和登船港口等因素进行预测,可以得出关于泰坦尼克号幸存者的预测结果。
泰坦尼克号幸存者预测随机森林
为了进行泰坦尼克号幸存者预测,我们可以使用随机森林算法。随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来提高预测准确率。下面是使用Python中的scikit-learn库实现随机森林算法进行泰坦尼克号幸存者预测的步骤:
1. 导入必要的库和数据集
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 读取训练集和测试集
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
```
2. 数据预处理
```python
# 删除无用的列
train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
test_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
# 处理缺失值
train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].median(), inplace=True)
test_data['Age'].fillna(test_data['Age'].median(), inplace=True)
test_data['Fare'].fillna(test_data['Fare'].median(), inplace=True)
# 将分类变量转换为数值变量
train_data = pd.get_dummies(train_data)
test_data = pd.get_dummies(test_data)
# 对齐训练集和测试集的列
train_data, test_data = train_data.align(test_data, join='outer', axis=1, fill_value=0)
```
3. 训练模型并进行预测
```python
# 分离特征和标签
X_train = train_data.drop('Survived', axis=1)
y_train = train_data['Survived']
X_test = test_data
# 训练模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
rfc.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test)
```
4. 保存预测结果
```python
# 保存预测结果
output = pd.DataFrame({'PassengerId': pd.read_csv('test.csv')['PassengerId'], 'Survived': y_pred})
output.to_csv('submission.csv', index=False)
```