泰坦尼克号乘客生还数据挖掘 matlab代码

泰坦尼克号乘客生还数据挖掘是一个经典的数据分析和机器学习案例，通常用于初学者入门。在MATLAB中进行这个项目，你需要使用Titanic数据集，该数据集包含乘客的基本信息（如性别、年龄、舱位等）以及他们是否在事故中生还的信息。以下是一个简化的步骤和代码示例：

首先，你需要安装Matlab和`pandas`、`matplotlib`等数据处理库（如果你还没安装），然后从网上下载Titanic数据集，或者使用`pandas_datareader`从Kaggle或其他来源获取。

% 加载必要的库
if ~exist('pandas', 'caller')
    addpath(genpath(fullfile(matlabroot, 'extern', 'engines', 'python')));
end
import pandas as pd

% 读取数据
url = 'https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv';
titanicData = readtable(url);

接下来，你可以对数据进行清洗、预处理和分析，例如填充缺失值、编码类别变量等：

% 数据清洗
titanicData = fillmissing(titanicData, 'previous'); % 填充缺失值
titanicData['Sex'] = categorical(titanicData.Sex); % 将性别转为类别

构建特征与目标变量，并可能使用逻辑回归、决策树或随机森林等算法进行预测：

% 特征工程
X = titanicData(:, {'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare'});
y = titanicData.Survived;

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(y, 'HoldOut', 0.3); % 30%验证集
X_train = X(training(cv), :);
y_train = y(training(cv));
X_test = X(test(cv), :);
y_test = y(test(cv));

% 逻辑回归模型示例
mdl = fitglm(X_train, y_train, 'Distribution', 'binomial');
y_pred = predict(mdl, X_test);

最后，评估模型性能：

% 评估模型
accuracy = sum(y_pred == y_test) / numel(y_test);
confusion_matrix = confusionmat(y_test, y_pred);
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred);