用决策树对泰坦尼克号数据分析,输出2) Sex=Male 1209 243 No (0.7990074 0.2009926)是什么意思
时间: 2024-04-27 09:21:31 浏览: 15
这个输出结果是指在泰坦尼克号数据集中,当Sex为Male(男性)时,经过决策树分类器预测,有1209个样本属于“No”类别,有243个样本属于“Yes”类别,该节点的分类准确度为0.7990074(即有79.90%的样本被正确分类到“No”类别中,有20.10%的样本被错误分类到“Yes”类别中)。
这个输出结果是决策树在分类时的一个节点信息,可以通过这个信息来判断男性乘客的生存情况。在这个节点上,如果一个样本的Sex为Male,则会按照决策树的规则被划分到“No”或“Yes”中的一个类别,从而得到对这个样本的预测结果。
相关问题
泰坦尼克号决策树predict.csv
泰坦尼克号决策树predict.csv是一个数据文件,其中包含了一些乘客的信息,用于预测他们在泰坦尼克号上是否生存下来。该文件通常用于机器学习中的分类任务。
该文件的每一行代表一个乘客的信息,包括以下字段:
1. PassengerId:乘客的唯一标识符
2. Pclass:乘客的船舱等级(1代表头等舱,2代表二等舱,3代表三等舱)
3. Sex:乘客的性别(male代表男性,female代表女性)
4. Age:乘客的年龄
5. SibSp:乘客在船上的兄弟姐妹/配偶数量
6. Parch:乘客在船上的父母/子女数量
7. Fare:乘客支付的船票费用
8. Embarked:乘客登船的港口(C代表Cherbourg,Q代表Queenstown,S代表Southampton)
而预测的目标变量是Survived,表示乘客是否生存下来(0代表未生存,1代表生存)。
通过使用决策树算法,可以根据这些特征来构建一个模型,用于预测其他乘客是否能够生存下来。
使用决策树完成泰坦尼克号幸存者预测
好的,下面是使用决策树完成泰坦尼克号幸存者预测的步骤:
1. 导入所需库
```python
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
```
2. 载入数据集
```python
df = pd.read_csv("titanic.csv")
```
3. 数据预处理
我们需要将一些非数值型的数据转换成数值型的,比如性别和登船口岸。
```python
df["Sex"] = df["Sex"].map({"male": 0, "female": 1})
df["Embarked"] = df["Embarked"].map({"S": 0, "C": 1, "Q": 2})
df = df.drop(["PassengerId", "Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除不必要的列
df = df.dropna() # 删除含有缺失值的行
```
4. 划分数据集
将数据集分为训练集和测试集,以便我们可以评估模型的性能。
```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=0.3, random_state=42)
```
5. 训练模型
创建一个决策树分类器,并使用训练集进行训练。
```python
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
```
6. 预测并评估模型
使用测试集进行预测,并计算模型的准确率和混淆矩阵。
```python
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
```
以上就是使用决策树完成泰坦尼克号幸存者预测的全部步骤。
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