预测泰坦尼克号乘客数据，分别用py代码预测性别，乘客身份，客舱等级，家庭大小，登船港口这5个属性与生存率的关系变化

好，这个任务可以用机器学习模型来完成。以下是一个简单的代码示例，它使用决策树算法来预测泰坦尼克号乘客的生存率。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以读取数据集：

data = pd.read_csv('titanic.csv')

接下来，我们可以对数据进行预处理。具体来说，我们需要将一些非数字特征转换为数字特征。例如，将性别转换为二进制值（0或1）：

data['Sex'] = data['Sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'male' else 0)

我们还需要处理缺失值。在这个数据集中，有一些乘客的年龄未知。我们可以使用平均年龄来填充这些缺失值：

data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True)

现在，我们可以选择要使用的特征。在这里，我们将使用性别、客舱等级、家庭大小和登船港口：

features = ['Sex', 'Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Embarked']
X = data[features]
y = data['Survived']

接下来，我们可以将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

现在，我们可以训练决策树模型：

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集来评估模型的准确性：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

如果你想要探索这些属性与生存率之间的关系，可以修改代码来尝试不同的特征组合，或者使用其他机器学习算法来训练模型。