Titanic旅客生存概率预测的特征几维？标签是什么

Titanic旅客生存概率预测的特征维度包括：

1. 船舱等级（Pclass）：1、2、3等舱位。
2. 性别（Sex）：男性或女性。
3. 年龄（Age）：乘客的年龄。
4. 兄弟姐妹或配偶的数量（SibSp）：乘客在船上的兄弟姐妹或配偶的数量。
5. 父母或子女的数量（Parch）：乘客在船上的父母或子女的数量。
6. 票号（Ticket）：乘客的船票号码。
7. 船票费（Fare）：乘客的船票价格。
8. 登船口岸（Embarked）：乘客登船的港口。

标签是乘客是否生存，用 0 表示未生存，用 1 表示生存。

相关问题

使用决策树模型实现Titanic旅客生存概率预测

好的，这是一个很好的问题。

决策树模型是一种常用的机器学习模型，它可以用于分类和回归问题。在Titanic旅客生存概率预测问题中，我们可以使用分类决策树模型来预测旅客是否存活。

具体来说，我们可以使用训练集中的乘客数据来训练模型，包括乘客的个人信息，如性别、年龄、船票等级等。然后，我们可以使用训练好的模型来预测测试集中的乘客是否幸存。

在决策树模型中，每个节点表示一个特征，每个分支表示该特征的一个取值。模型通过不断地选择最优的特征和取值来划分数据，直到达到停止条件为止。在预测时，模型从根节点开始，根据数据特征的取值不断地向下遍历，直到达到叶子节点，叶子节点的预测结果即为模型的预测结果。

在Titanic旅客生存概率预测问题中，我们可以使用决策树模型来选择最优的特征和取值，例如性别、年龄、船票等级等，来预测乘客的生存概率。需要注意的是，决策树模型容易出现过拟合的问题，可以通过剪枝等方法来解决。

不使用keras实现Titanic旅客生存概率预测

好的，下面是使用Python实现的Titanic旅客生存概率预测代码，不使用Keras：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv("train.csv")

# 特征选择
features = ["Pclass", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch", "Fare"]
X = pd.get_dummies(data[features])
y = data["Survived"]

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 决策树模型训练
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 模型评估
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)

上述代码中，我们首先使用pandas库读取Titanic数据集，然后选择了6个特征进行预测，包括船票等级、性别、年龄、同伴数量等。接着，我们使用get_dummies函数将分类特征转化为数值特征。然后，我们使用train_test_split函数对数据集进行划分，将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。最后，我们使用DecisionTreeClassifier类创建一个决策树分类器，并使用fit函数对模型进行训练，使用predict函数对测试集进行预测，使用score函数计算模型的准确率。