泰坦尼克号生存预测主要监测点
时间: 2023-12-22 18:04:49 浏览: 42
泰坦尼克号生存预测主要监测点可以包括以下几个方面:
1. 年龄(Age):根据乘客的年龄,可以分析不同年龄段的生还率是否存在差异。
2. 性别(Sex):因为泰坦尼克号上女性和儿童的生还率相对较高,因此性别是一个重要的监测点。
3. 船票等级(Pclass):船票等级可能反映了乘客的财富、社会地位等信息,这些因素可能与生还率有一定的关系。
4. 家庭关系(SibSp和Parch):这两个变量表示了乘客的家庭关系,包括兄弟姐妹和父母子女的数量。这些关系可能会影响乘客的生还率。
5. 船票价格(Fare):船票价格可能反映了乘客的财富水平,与船票等级一样,也可能与生还率有一定的关系。
6. 登船港口(Embarked):登船港口可能反映了乘客的出发地和目的地等信息,这些因素可能也与生还率有关系。
相关问题
python泰坦尼克号生存预测
泰坦尼克号生存预测是一个经典的机器学习项目,可以用来练习数据分析、特征工程和模型构建等技能。下面是一个简单的Python代码示例,用于进行泰坦尼克号生存预测:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 数据预处理
data = data.drop(['Name', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1)
data = data.dropna()
data['Sex'] = data['Sex'].apply(lambda x : 1 if x == 'male' else 0)
# 特征选择
X = data.drop(['Survived'], axis=1)
y = data['Survived']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
# 构建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这段代码首先读取了一个名为`titanic.csv`的数据集,然后进行了数据预处理和特征选择,接着将数据集划分为训练集和测试集,并使用决策树模型进行训练和预测,最后计算了模型的准确率。
泰坦尼克号生存预测python
泰坦尼克号生存预测是一个二分类问题,可以使用Python中的机器学习库来进行预测。以下是一个简单的步骤:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
2. 加载数据集
```python
df = pd.read_csv('titanic.csv')
```
3. 数据清洗和预处理
```python
# 删除不必要的列
df = df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)
# 处理缺失值
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].median())
df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0])
# 对分类变量进行独热编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['Sex', 'Embarked'])
```
4. 划分数据集
```python
X = df.drop(['Survived'], axis=1)
y = df['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
5. 训练模型
```python
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
6. 预测并评估模型
```python
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
这是一个简单的泰坦尼克号生存预测的Python代码示例。当然,你也可以使用其他的机器学习算法来进行预测,比如决策树、随机森林等。
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