贝叶斯网络泰坦尼克数据集预测存活人员 matlab

### 使用MATLAB和贝叶斯网络对泰坦尼克数据集进行生存预测

#### 准备工作
为了使用贝叶斯网络在MATLAB中处理泰坦尼克号的数据并做出生存预测，需先加载所需工具箱。确保安装了统计学与机器学习工具箱以及贝叶斯优化工具箱。

#### 加载数据集
首先读取泰坦尼克号乘客的相关信息到MATLAB环境中。通常这些数据可以从CSV文件导入：

data = readtable('titanic.csv');
disp(head(data));

此命令会显示前几条记录以便确认数据已成功加载[^1]。

#### 数据预处理
对于缺失值、分类变量编码等问题要特别注意，在构建模型之前应该妥善解决这些问题。例如填充年龄中的NaN值为平均数；将性别转换成数值型表示形式等操作如下所示:

% 填充缺失的年龄值
data.Age(isnan(data.Age)) = mean(data.Age,'omitnan');

% 将Sex字段转化为二元类别0/1
data.Sex categorical2numeric = @(x) double(strcmp(x, 'female'));
data.Sex = arrayfun(data.Sex_categorical2numeric, data.Sex);

上述代码片段展示了如何处理部分常见问题的方法之一。

#### 构建贝叶斯网络结构
定义节点及其之间的依赖关系来创建一个简单的贝叶斯网路框架用于描述不同属性间可能存在的因果联系。这里假设存在一些合理的关联模式（比如舱位等级影响存活率），具体实现方式取决于实际分析结果和个人经验判断。

#### 参数估计
采用最大似然法或其他适当算法根据训练样本计算条件概率分布表(CPTs)，从而完成参数的学习过程。可以调用`fitcnb()`函数自动执行这一任务：

bayesModel = fitcnb(data(:, {'Pclass', 'Age', 'Sex'}), data.Survived);
view(bayesModel); % 查看生成的贝叶斯网络模型详情

这段脚本指定了几个关键因素作为输入特征，并指定Survived列为目标标签来进行拟合操作。

#### 预测性能评估
最后一步是对测试集中未知实例应用该模型得到其对应的生存几率评分，并据此作出最终判定。可借助confusionchart()绘制混淆矩阵直观展示分类效果的好坏程度：

predictedLabels = predict(bayesModel, testData(:, {'Pclass', 'Age', 'Sex'}));
cm = confusionchart(testData.Survived, predictedLabels);
title(cm, 'Confusion Matrix for Titanic Survival Prediction Using Bayesian Network');

以上就是整个流程的大致介绍，当然还可以进一步探索更多高级特性以提升准确性或解释力。