泰坦尼克号生存数据特征处理,步骤 缺失值处理 对Embarked直接用众数填充; 对Fare用均值填充; 对Age,建立模型预测;
时间: 2024-06-12 11:07:36 浏览: 13
1. 缺失值处理:对Embarked直接用众数填充;对Fare用均值填充;对Age,建立模型预测;
2. 对于Embarked缺失的数据,可以使用众数进行填充。查看Embarked的取值,发现最常见的取值是S,因此可以用S进行填充。
3. 对于Fare缺失的数据,可以使用均值进行填充。查看Fare的分布情况,发现Fare的分布呈现正态分布,因此可以使用均值进行填充。
4. 对于Age缺失的数据,可以建立模型进行预测。常用的预测模型包括线性回归、决策树、随机森林等。可以根据其他特征,如性别、舱位等,来建立模型进行预测。
相关问题
2. 缺失值处理 对Embarked直接用众数填充; 对Fare用均值填充; 对Age,建立模型预测;
缺失值处理是数据预处理的一项重要工作,对于缺失值的处理方法,需要根据数据的具体情况来决定。针对题目中的数据集,可以采用以下方法进行缺失值处理:
1. 对Embarked直接用众数填充
Embarked是乘客登船港口的特征属性,有两个缺失值。由于Embarked只有三个取值,可以使用众数进行填充。
2. 对Fare用均值填充
Fare是乘客票价的特征属性,有一个缺失值。由于Fare是连续型变量,可以使用均值进行填充。
3. 对Age,建立模型预测
Age是乘客年龄的特征属性,有177个缺失值。由于Age是重要的分类特征,不能直接删除,需要进行缺失值处理。可以使用机器学习算法,如随机森林、决策树等,对有年龄信息的样本进行训练,预测缺失值。这种方法可以提高模型的准确率,同时保持数据集的完整性。
综上所述,对于缺失值的处理方法需要根据具体情况而定,选择合适的方法可以提高模型的准确率和预测能力。
将泰坦尼克号中embarked的文本转换成数值,然后对embarked字段进行缺失值填充
可以使用以下方法将泰坦尼克号数据集中的 "embarked" 字段中的文本转换成数值:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")
# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)
# 输出转换后的数据
print(df.head())
```
对于缺失值填充,可以使用以下方法:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv("titanic.csv")
# 使用众数填充缺失值
df["embarked"] = df["embarked"].fillna(df["embarked"].mode()[0])
# 使用映射将文本转换为数值
embarked_mapping = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2}
df["embarked"] = df["embarked"].map(embarked_mapping)
# 输出转换后的数据
print(df.head())
```
上述代码使用了 "mode()" 方法来获取 "embarked" 字段中的众数,并使用该值来填充缺失值。然后使用相同的映射方法将文本转换为数值。
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