python机器学习入门:泰坦尼克号预测

好的，我可以回答你关于Python机器学习入门中的泰坦尼克号预测问题。在这个项目中，我们使用了一些Python的机器学习库，如numpy、pandas和scikit-learn，来预测泰坦尼克号乘客是否在灾难中幸存下来。我们首先对数据进行了探索性数据分析(EDA)，然后进行了数据清洗和特征工程，最后使用了一些分类器，如逻辑回归、随机森林和支持向量机(SVM)。我们还使用了交叉验证和网格搜索来选择最佳模型和调整超参数。最终，我们在测试集上取得了约80%的准确率。

相关问题

python实现机器学习决策树算法泰坦尼克号乘客生存预测

好的，对于这个问题，我可以给您提供一些思路和代码实现。

首先，我们需要导入相关的库和数据集，使用pandas库读取数据集：

import pandas as pd

train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

然后，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程和特征选择等。在这里，我们可以先对数据进行简单的清洗：

train_data = train_data.drop(['Cabin'], axis=1)
test_data = test_data.drop(['Cabin'], axis=1)
train_data = train_data.dropna()
test_data = test_data.dropna()

接着，我们需要对数据进行特征工程，包括特征提取和特征转换等。在这里，我们可以对数据进行一些简单的特征提取，例如提取乘客的称呼（如Mr.、Mrs.、Miss等），并将其转换为数值型数据：

train_data['Title'] = train_data['Name'].map(lambda x: x.split(', ')[1].split('. ')[0])
test_data['Title'] = test_data['Name'].map(lambda x: x.split(', ')[1].split('. ')[0])

title_dict = {'Mr': 1, 'Miss': 2, 'Mrs': 3, 'Master': 4, 'Dr': 5, 'Rev': 6, 'Col': 7, 'Ms': 8, 'Mlle': 9, 'Major': 10, 'Lady': 11, 'Sir': 12, 'Mme': 13, 'Capt': 14, 'Jonkheer': 15, 'Don': 16, 'the Countess': 17}
train_data['Title'] = train_data['Title'].map(title_dict)
test_data['Title'] = test_data['Title'].map(title_dict)

然后，我们可以对特征进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
train_data[['Age', 'Fare']] = scaler.fit_transform(train_data[['Age', 'Fare']])
test_data[['Age', 'Fare']] = scaler.transform(test_data[['Age', 'Fare']])

接下来，我们需要将数据集分为训练集和验证集，然后使用决策树算法进行模型训练和预测：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

features = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked', 'Title']

X = train_data[features]
y = train_data['Survived']

X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = clf.predict(X_valid)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_valid, y_pred))

最后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并将结果保存为CSV文件：

X_test = test_data[features]
y_test = clf.predict(X_test)

submission = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data['PassengerId'], 'Survived': y_test})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)

以上就是使用决策树算法进行泰坦尼克号乘客生存预测的代码实现。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的应用需要根据具体情况进行更加细致的数据处理和模型调优。

泰坦尼克号数据集_Python机器学习预测泰坦尼克号乘客生存率（kaggle项目）

好的，以下是使用Python进行预测泰坦尼克号乘客生存率的步骤：

1. 导入数据集

首先，我们需要导入泰坦尼克号数据集，可以使用Pandas库中的read_csv函数进行导入。例如：

import pandas as pd

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

2. 数据预处理

接着，我们需要对数据进行预处理，包括填补缺失值、转换类别变量为数值变量、选择特征等等。

# 填补缺失值
train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].median(), inplace=True)
test_data['Age'].fillna(test_data['Age'].median(), inplace=True)
train_data['Embarked'].fillna(train_data['Embarked'].mode()[0], inplace=True)
test_data['Fare'].fillna(test_data['Fare'].median(), inplace=True)

# 转换类别变量为数值变量
train_data['Sex'] = train_data['Sex'].map({'female': 0, 'male': 1})
test_data['Sex'] = test_data['Sex'].map({'female': 0, 'male': 1})
train_data['Embarked'] = train_data['Embarked'].map({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2})
test_data['Embarked'] = test_data['Embarked'].map({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2})

# 选择特征
features = ['Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Embarked']
x_train = train_data[features]
y_train = train_data['Survived']
x_test = test_data[features]

3. 模型训练和预测

接下来，我们可以使用一些经典的分类算法，比如决策树、随机森林、逻辑回归等等，对数据进行训练和验证，以得到一个准确的模型。

这里以随机森林为例进行训练和预测。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 定义随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)

# 训练模型
rfc.fit(x_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = rfc.predict(x_test)

4. 提交结果

最后，我们可以将预测结果进行提交，参加kaggle竞赛。

# 将结果保存为csv文件
submission = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data['PassengerId'], 'Survived': y_pred})
submission.to_csv('submission.csv', index=False)

以上就是使用Python进行预测泰坦尼克号乘客生存率的步骤，希望能对你有所帮助。