泰坦尼克号的生存预测
时间: 2023-12-25 21:05:04 浏览: 38
根据引用中的代码,可以看到数据集被读取为一个名为"titanic"的数据框。这个数据框包含了有关泰坦尼克号成员的信息,包括生存情况。
根据引用和引用,我们可以得到泰坦尼克号上生存和未生存乘客的登船地点分布情况。其中,Survived_1代表生存者的登船地点分布,Survived_0代表未生存者的登船地点分布。
因此,根据这些信息,我们可以通过分析乘客的登船地点与生存情况之间的关系来进行泰坦尼克号的生存预测。
相关问题
python泰坦尼克号生存预测
泰坦尼克号生存预测是一个经典的机器学习项目,可以用来练习数据分析、特征工程和模型构建等技能。下面是一个简单的Python代码示例,用于进行泰坦尼克号生存预测:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 数据预处理
data = data.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1)
data = data.dropna()
data['Sex'] = data['Sex'].apply(lambda x : 1 if x == 'male' else 0)
# 特征选择
X = data.drop(['Survived'], axis=1)
y = data['Survived']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
# 构建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这段代码首先读取了一个名为`titanic.csv`的数据集,然后进行了数据预处理和特征选择,接着将数据集划分为训练集和测试集,并使用决策树模型进行训练和预测,最后计算了模型的准确率。
泰坦尼克号生存预测python
泰坦尼克号生存预测是一个二分类问题,可以使用Python中的机器学习库来进行预测。以下是一个简单的步骤:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
2. 加载数据集
```python
df = pd.read_csv('titanic.csv')
```
3. 数据清洗和预处理
```python
# 删除不必要的列
df = df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)
# 处理缺失值
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].median())
df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0])
# 对分类变量进行独热编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['Sex', 'Embarked'])
```
4. 划分数据集
```python
X = df.drop(['Survived'], axis=1)
y = df['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
5. 训练模型
```python
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
6. 预测并评估模型
```python
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这是一个简单的泰坦尼克号生存预测的Python代码示例。当然,你也可以使用其他的机器学习算法来进行预测,比如决策树、随机森林等。