泰坦尼克号幸存者预测随机森林

为了进行泰坦尼克号幸存者预测，我们可以使用随机森林算法。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来提高预测准确率。下面是使用Python中的scikit-learn库实现随机森林算法进行泰坦尼克号幸存者预测的步骤：

1. 导入必要的库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取训练集和测试集
train_data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')

2. 数据预处理

# 删除无用的列
train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)
test_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)

# 处理缺失值
train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].median(), inplace=True)
test_data['Age'].fillna(test_data['Age'].median(), inplace=True)
test_data['Fare'].fillna(test_data['Fare'].median(), inplace=True)

# 将分类变量转换为数值变量
train_data = pd.get_dummies(train_data)
test_data = pd.get_dummies(test_data)

# 对齐训练集和测试集的列
train_data, test_data = train_data.align(test_data, join='outer', axis=1, fill_value=0)

3. 训练模型并进行预测

# 分离特征和标签
X_train = train_data.drop('Survived', axis=1)
y_train = train_data['Survived']
X_test = test_data

# 训练模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test)

4. 保存预测结果

# 保存预测结果
output = pd.DataFrame({'PassengerId': pd.read_csv('test.csv')['PassengerId'], 'Survived': y_pred})
output.to_csv('submission.csv', index=False)