泰坦尼克号生还预测 第3关：特征工程与生还预测

好的，这是泰坦尼克号生还预测的第三关，需要进行特征工程并进行生还预测。在机器学习中，特征工程是非常重要的一步，能够影响到最终模型的性能。

对于泰坦尼克号数据集，可以进行以下特征工程：

1. 对于缺失值，可以使用前面提到的方法进行填充。

2. 对于文本型特征，可以进行特征提取，将文本转换成数值型特征。例如，可以使用词袋模型或TF-IDF模型将文本转换成向量。

3. 对于分类特征，可以进行独热编码或者标签编码，将分类特征转换成数值型特征。

4. 对于数值型特征，可以进行归一化或者标准化，将不同尺度的特征转换到相同的尺度范围内。

5. 可以创建新的特征，例如将家庭成员数量和票价相加，得到一个新的特征，表示家庭的总花费。

完成特征工程后，可以使用各种机器学习算法进行生还预测。例如，可以使用逻辑回归、决策树、随机森林等算法进行训练和预测。需要注意的是，在进行训练和预测时，需要将数据集划分为训练集和测试集，用训练集进行模型训练，用测试集进行模型评估。

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泰坦尼克号生还预测 第2关：填充缺失值

好的，我会尽力回答。这是泰坦尼克号生还预测的第二关，需要填充缺失值。在数据分析中，缺失值是一个常见的问题。对于泰坦尼克号数据集中的缺失值，可以使用一些方法来填充。

一种常见的方法是使用平均值或中位数来填充缺失值。例如，如果数据集中某个特征的缺失值较少，那么可以使用该特征的平均值或中位数来填充缺失值。这种方法适用于数值型特征。

另一种方法是使用众数来填充缺失值。众数是指在数据集中出现次数最多的值。这种方法适用于分类特征。

还有一种方法是使用回归模型或分类模型来预测缺失值。这种方法需要对数据集进行处理，将有缺失值的特征作为目标变量，其他特征作为输入变量，然后训练模型来预测目标变量的值。

以上是填充缺失值的一些常见方法，具体使用哪种方法需要根据数据集的特点来决定。

泰坦尼克号生还预测 决策树

泰坦尼克号生还预测是一个经典的机器学习问题，决策树是其中一种常用的算法。决策树是一种基于树结构的分类模型，通过对数据集进行递归划分，构建一棵树来进行预测。

在泰坦尼克号生还预测中，我们可以使用决策树算法来根据乘客的特征（如性别、年龄、船票等级等）来预测他们是否能够生还。

决策树的构建过程如下：
1. 选择一个特征作为根节点，将数据集划分为不同的子集。
2. 对每个子集递归地重复步骤1，直到满足某个终止条件（如子集中只包含一种类别的样本或达到了树的最大深度）。
3. 在每个节点上选择一个最优的特征进行划分，通常使用信息增益或基尼指数等指标来评估特征的重要性。
4. 构建完整的决策树后，可以使用该树来对新样本进行分类预测。

决策树算法的优点包括易于理解和解释、能够处理离散和连续特征、对异常值不敏感等。然而，决策树也存在一些缺点，如容易过拟合、对输入数据的变化敏感等。