用R语言探索泰坦尼克数据数据的基本特征,建立关联分析模型;特别关注以生存为右件的关联规则,并阐述分析结论。
时间: 2024-01-21 14:18:06 浏览: 25
好的,我可以为您介绍一下用R语言探索泰坦尼克数据数据的基本特征和建立关联分析模型的步骤。
首先,我们需要导入数据集并查看其基本特征,例如数据集中包含的变量、变量类型、变量的分布情况等。这可以通过下面的代码实现:
```R
# 导入数据集
titanic <- read.csv("titanic.csv", stringsAsFactors = FALSE)
# 查看数据集前几行
head(titanic)
# 查看数据集基本信息
str(titanic)
# 查看每个变量的分布情况
summary(titanic)
```
接下来,我们可以使用关联分析模型来探索与生存率相关的变量之间的关系。关联分析模型可以用来发现在数据集中出现频率较高的组合,例如某些属性的组合可能更有可能导致生存。在R语言中,我们可以使用`arules`包来实现关联分析模型的建立和分析。下面是一个关联分析模型的示例代码:
```R
# 导入arules包
library(arules)
# 将数据集转换为交易数据集
titanic_trans <- as(titanic, "transactions")
# 构建关联规则
rules <- apriori(titanic_trans, parameter = list(support = 0.1, confidence = 0.8))
# 打印关联规则
inspect(rules)
```
在上面的代码中,我们将数据集转换为交易数据集,并使用`apriori`函数构建关联规则。`support`参数指定了支持度的阈值,`confidence`参数指定了置信度的阈值。最后,我们使用`inspect`函数打印出关联规则。
特别关注以生存为右件的关联规则,我们可以增加一个限制条件来筛选出以生存为右件的规则。下面是一个示例代码:
```R
# 筛选出以生存为右件的规则
survival_rules <- subset(rules, subset = rhs %pin% "Survived=Yes")
# 打印生存相关规则
inspect(survival_rules)
```
在上面的代码中,我们使用`subset`函数筛选出以生存为右件的规则,并使用`inspect`函数打印出这些规则。
通过对关联规则的分析,我们可以得出一些结论,例如哪些变量与生存率有较强的关联,哪些变量之间的组合可能导致更高的生存率等。这些结论可以为我们进一步的数据分析和建模提供指导。