泰坦尼克号python代码解读

泰坦尼克号的数据分析是一个常见的机器学习入门示例，通常会使用Python的Pandas库处理CSV数据，然后通过Scikit-Learn或其他库来进行预测。这里简单解释一下基本流程：

1. **导入库**：

   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**：

   titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv')  # 假设数据文件名为'titanic.csv'

3. **数据预处理**：
- 查看基本信息：`titanic_data.head()`
- 缺失值处理：`titanic_data.isnull().sum()` 或 `titanic_data.fillna(method='mean', inplace=True)`

4. **特征选择和编码**：
- 使用`pd.get_dummies`将类别变量转化为哑变量
- 分割特征（如年龄、性别等）和目标变量（Survived）

5. **拆分数据集**：

   X = titanic_data.drop('Survived', axis=1)
   y = titanic_data['Survived']
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

6. **建立模型**：

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

7. **预测并评估**：

   predictions = model.predict(X_test)
   print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))

这只是一个基础版本，实际项目可能还会包括特征工程、交叉验证、模型优化等步骤。