在右侧编辑器补充代码，完成泰坦尼克号生还预测问题，需要将预测结果保存在./predict.csv文件中。文件保存格式如图所示： 可以使用如下代码： # 其中result为模型的预测结果 pd.DataFrame({'Survived':result}).to_csv('./predict.csv', index=False) 需要用到的训练集保存在./train.csv文件中，测试集保存在./test.csv文件中（测试集中没有Survived这一列）。

好的，为了完成泰坦尼克号生还预测问题并保存预测结果，需要完成以下步骤：

1. 加载训练集和测试集数据；
2. 对训练集和测试集数据进行预处理，包括填充缺失值、特征选择和特征缩放等；
3. 使用特定的模型进行训练和预测，并将预测结果保存到文件中。

下面是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

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

# 处理缺失值
def process_nan_value(data):
    data['Age'].fillna(data['Age'].median(), inplace=True)
    data['Cabin'].fillna('None', inplace=True)
    data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True)
    data['Fare'].fillna(data['Fare'].median(), inplace=True)
    return data

train_data = process_nan_value(train_data)
test_data = process_nan_value(test_data)

# 特征选择
def feature_selection(data):
    X = data.drop(['PassengerId', 'Survived', 'Name', 'Ticket'], axis=1)
    y = data['Survived']
    scaler = StandardScaler()
    X_scaled = scaler.fit_transform(X)
    selector = SelectKBest(f_classif, k=5)
    selector.fit(X_scaled, y)
    X_selected = selector.transform(X_scaled)
    return X_selected, y

X_train, y_train = feature_selection(train_data)

# 训练模型
clf = LogisticRegression(random_state=0, solver='liblinear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并保存结果
X_test, _ = feature_selection(test_data)
result = clf.predict(X_test)
pd.DataFrame({'PassengerId': test_data['PassengerId'], 'Survived': result}).to_csv('./predict.csv', index=False)

在这个实现中，我们使用了`process_nan_value`函数来填充缺失值，使用`feature_selection`函数进行特征选择，并使用逻辑回归模型进行预测。最后将预测结果保存到文件中。