帮我根据上述的内容，做出乘客等级和存活情况之间做出线性回归分析。并给出图像

对不起，根据之前的讨论，随机森林是一种分类和回归树的集成方法，不适合直接用于线性回归分析。如果你想做线性回归分析来探究乘客等级（通常作为连续变量）与存活（二元变量）之间的关系，你需要做的是：

1. 使用`pandas`加载数据集，并检查是否存在需要清洗的异常值。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('Titanic.csv')

2. 确保“Survived”列是离散的，如果是二进制的，不需要转换；如果不是，则可能是编码过的，需要将其转回类别。
3. 分割数据集，通常使用`train_test_split`函数：

X = df[['Pclass']]
y = df['Survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 使用`sklearn.linear_model.LinearRegression`创建并拟合线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

5. 对测试集进行预测并绘制相关图形。使用`matplotlib`库制作散点图及回归线：

import matplotlib.pyplot as plt

y_pred = regressor.predict(X_test)
plt.scatter(X_test['Pclass'], y_test, color='blue')  # 散点图
plt.plot(X_test['Pclass'], y_pred, color='red', linewidth=2)  # 回归线
plt.xlabel('Passenger Class')
plt.ylabel('Survival Probability')
plt.title('Linear Regression Analysis of Passenger Class and Survival')
plt.show()

这个图表会显示乘客等级与预测的存活概率之间的趋势。