python泰坦尼克号建模

在Python中建立泰坦尼克号的模型可以使用贝叶斯网络来进行建模。首先，你可以使用kaggle提供的泰坦尼克号数据集进行建模。该数据集包含了乘客的各种特征，例如性别、年龄、社会地位等。你可以使用这些特征来预测乘客的存活情况。

在建立模型之前，你需要先导入所需的库，并读取训练集和测试集的数据。你可以使用Python的pandas库来处理数据。然后，你可以使用贝叶斯网络来建立模型。在建模过程中，你可以使用BayesianEstimator来进行训练，并指定先验类型为"BDeu"。接下来，你可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果的准确率。

具体代码如下所示：

import pandas as pd
from pg＊＊＊y.models import BayesianModel
from pg＊＊＊y.estimators import BayesianEstimator

# 读取训练集和测试集的数据
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')

# 建立贝叶斯网络模型
model = BayesianModel()

# 添加节点和边
model.add_nodes_from(['Age', 'Sex', 'Pclass', 'Survived'])
model.add_edges_from([('Age', 'Survived'), ('Sex', 'Survived'), ('Pclass', 'Survived')])

# 训练模型
model.fit(train, estimator=BayesianEstimator, prior_type="BDeu")

# 使用模型对测试集进行预测
predict_data = test.drop(columns=['Survived'], axis=1)
y_pred = model.predict(predict_data)


#### 引用[.reference_title]
-  *1* [泰坦尼克号生存预测(多种模型实现）python](https://blog.csdn.net/weixin_43869610/article/details/108138753)[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* [贝叶斯网络python实战（以泰坦尼克号数据集为例，pgmpy库）](https://blog.csdn.net/leida_wt/article/details/88743323)[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%"]
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