决策树泰坦尼克号幸存者

决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于预测或分类任务。对于泰坦尼克号幸存者预测问题，决策树可以使用各种特征来判断一个人是否幸存。

常见的特征包括：
1. 年龄：年龄可能与幸存率相关，例如儿童可能更容易获救。
2. 性别：性别也可能与幸存率相关，因为泰坦尼克号上的妇女和儿童优先政策。
3. 舱位等级：舱位等级可能反映了一个人的社会经济地位，而社会经济地位可能与幸存率相关。
4. 家庭成员数量：有些人可能因为与家人一起乘船而得到优先照顾。

利用这些特征，我们可以构建一个决策树模型来预测一个人是否幸存。模型会根据样本数据学习特征的重要性，并基于这些特征进行预测。需要注意的是，决策树模型可能出现过拟合的情况，因此在实际应用中需要进行适当的调参和验证。