泰坦尼克号幸存者预测
时间: 2023-12-25 20:05:04 浏览: 42
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。
相关问题
泰坦尼克号幸存者预测决策树
泰坦尼克号幸存者预测决策树是一种基于数据分析和机器学习算法的预测模型,它可以通过对泰坦尼克号上乘客的相关信息进行分析,预测一个人在这次海难中是否幸存。
决策树是一种常用的机器学习算法,它通过对数据集进行分析,构建一棵树形结构来描述数据特征与目标值之间的关系。在泰坦尼克号幸存者预测决策树中,每个节点代表一个数据特征,每个分支代表该特征的不同取值,而叶子节点则代表最终的预测结果(即幸存或未幸存)。
该模型通常会考虑一些重要的特征,如性别、年龄、舱位等,这些特征对于乘客的幸存率有重要影响。例如,在这个模型中,女性更有可能幸存,因此性别是一个重要的特征。
泰坦尼克号幸存者预测 随机森林
泰坦尼克号幸存者预测是一个经典的机器学习问题,它通常用来演示如何使用数据科学方法分析历史事件并预测未来结果。在这个案例中,随机森林(Random Forest)算法被广泛应用于预测乘客在泰坦尼克号灾难中的生存概率。随机森林是一种集成学习方法,它结合了多个决策树模型,每个树都基于随机选取的特征和样本进行训练,最终通过投票或平均的方式做出预测。
具体步骤可能包括:
1. 数据收集:获取包含乘客信息的数据集,如年龄、性别、船票等级、票价、家庭成员数量等。
2. 数据预处理:清洗缺失值,处理分类变量(如性别),编码类别特征。
3. 特征选择:随机森林可以通过计算特征的重要性自动选择最有影响力的特征。
4. 模型训练:使用随机森林算法训练模型,输入是乘客特征,目标是生存结果。
5. 模型评估:通过交叉验证检查模型的预测性能,比如准确率、召回率或AUC-ROC曲线。
6. 预测应用:利用训练好的模型对新的乘客数据进行预测,判断其在泰坦尼克号上的生存概率。
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