import pandas as pd import numpy as np import sklearn #********* Begin *********# #********* End *********#本关任务：编写一个对数据进行特征工程，并进行生还预测。

在Python中，`import pandas as pd`, `import numpy as np`, 和 `import sklearn` 这些行导入了三个常用的库：

1. `pandas` 是数据分析库，提供了DataFrame和Series等强大的数据结构，用于数据清洗、处理、分析和操作。
2. `numpy` 是科学计算的基础库，主要用于处理数组和矩阵运算，是pandas数据结构的基础。
3. `sklearn` 是机器学习库，包含了许多经典的算法和模型，常用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估。

对于你的任务，要编写一个数据进行特征工程并进行生还预测，通常会遵循以下步骤：

**特征工程**：
1. 加载数据（假设数据在CSV文件中）：

   data = pd.read_csv('data.csv')

2. 数据清洗：检查缺失值、异常值和重复值。

   data.isnull().sum()  # 检查缺失值
   data.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除重复行

3. 特征选择/提取：
- 分离特征（X）和目标变量（y）。
- 数值特征归一化或标准化。
- 文本特征如类别编码（One-Hot Encoding）或词袋模型（Bag of Words）。

   X = data.drop('Survived', axis=1)
   y = data['Survived']
   X = pd.get_dummies(X, drop_first=True)  # 对类别特征进行独热编码

**生还预测**：
1. 划分数据集（训练集和测试集）：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

2. 选择模型：比如逻辑回归、随机森林、支持向量机或深度学习模型。

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   model = LogisticRegression()

3. 训练模型：

   model.fit(X_train, y_train)

4. 预测和评估：

   predictions = model.predict(X_test)
   from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
   accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
   cm = confusion_matrix(y_test, predictions)

**相关问题--:**
1. 如何在Pandas中加载CSV数据？
2. 特征工程中如何处理缺失值？
3. 用什么方法评估模型性能？