泰坦尼克号数据建模与模型评估实战

数据集分析建模是数据分析中的核心环节，它涉及数据预处理、特征工程、模型选择和评估等多个步骤。本文主要关注的是使用泰坦尼克号数据集进行生存预测任务，并通过sklearn库实现两种不同的机器学习模型：逻辑回归和随机森林分类。 首先，数据集分析从数据清洗开始，去除如Name、Ticket和Cabin这类非关键特征，并对类别变量如Sex和Embarked进行One-hot编码。这样做是为了将离散变量转化为数值形式，便于模型理解和计算。目标变量Survived被单独提取出来作为标签，而清洗后的数据（clear_data.csv）则作为特征集（data_x）用于后续模型构建。 在模型选择上，首先要确定任务类型，是监督学习还是无监督学习。泰坦尼克号问题属于监督学习，因为目标是预测Survived这一连续变量的二分类结果。考虑到数据规模和特征特性，通常会从简单模型（如逻辑回归）开始作为基线，其后可能还会尝试其他复杂模型，如随机森林，以提升模型性能和泛化能力。 逻辑回归是线性模型，它基于输入特征的线性组合来预测输出。在sklearn中，我们通过`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，`stratify`参数确保了标签的平衡分布，`random_state`设置为固定值以保证结果的可重复性。通过训练逻辑回归模型并获取得分，我们可以初步了解模型的表现。 随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并取平均或投票的方式提高预测准确性。随机森林分类器在sklearn中同样可以通过`train_test_split`进行划分。接下来，我们将训练随机森林模型，比较其与逻辑回归的性能，以选择更优的模型用于实际预测。 在整个过程中，评估模型的关键步骤包括但不限于模型训练、交叉验证、性能指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数等）的计算以及模型调优。此外，模型解释性和过拟合/欠拟合问题也需要关注，确保模型不仅在测试集上有良好的表现，而且具有可解释性和在新数据上的稳健性。通过这些步骤，我们可以建立一个可靠的模型来解决实际问题。