Python泰坦尼克号

泰坦尼克号数据集是一个经典的数据科学项目，通常用于入门机器学习和数据处理。它是关于1912年泰坦尼克号沉船事件的数据，包含乘客的基本信息、船票价格、登船港口等，以及他们在事故中的生死结果。在Python中，我们可以使用这个数据集来练习预测生还者的能力，比如通过训练机器学习模型来预测乘客是否能够存活。

以下是使用Python分析泰坦尼克号数据集的一些步骤：

1. 导入所需库：首先需要导入Pandas（用于数据处理）、Numpy（数值计算）和可能的绘图库如Matplotlib或Seaborn来进行数据可视化。

2. 加载数据：你可以使用`pandas.read_csv()`函数从CSV文件加载数据，文件名为"titanic.csv"或类似的名称。

3. 数据探索：查看数据的前几行，了解各个特征的含义，例如`passenger_id`、`survived`（生存标记）、`pclass`（社会阶层）、`name`、`sex`等。

4. 数据预处理：处理缺失值、异常值和类别型数据，例如将类别特征转换为数值编码。

5. 特征工程：创建新的特征，如家庭大小（基于`sibsp`和`parch`）、是否有成人陪伴等。

6. 划分数据集：将数据分为训练集和测试集，通常使用`train_test_split`函数。

7. 选择和训练模型：可以选择线性回归、决策树、随机森林、支持向量机或者深度学习模型（如神经网络），根据问题和数据性质进行选择。

8. 训练模型并评估性能：使用训练数据训练模型，然后用测试数据评估预测的准确性。

9. 可视化结果和分析：绘制特征与生存结果的关系图，理解哪些因素对生还率影响最大。