泰坦尼克生还预测：研究生徐荣钦的详细数据分析报告

本篇文档是深圳大学计算机技术研究生一年级学生徐荣钦在数据仓库与数据挖掘课程中完成的关于泰坦尼克号生还预测的研究项目报告。报告的主题是“基于泰坦尼克号生还预测的研究和分析”，由主讲教师陈小军指导。 1. **研究背景** (1.1) 研究背景部分介绍了机器学习的广泛定义，强调了其在模拟人类学习、获取新知识和技能方面的应用。在这个背景下，学生选择了泰坦尼克号乘客生还预测作为研究课题，利用数据挖掘技术来探索乘客的生存概率。 2. **研究选题** (1.2) 选题聚焦于实际问题，即通过分析泰坦尼克号灾难中的乘客数据，运用数据预处理、特征工程、模型选择等方法，预测哪些因素可能影响乘客的生还率，以期揭示历史事件中的模式和规律。 3. **任务描述** (1.3) 任务包括对原始数据集的探索性分析，如数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据可视化，以及特征提取和转换，最终通过建立和比较不同的预测模型来评估生存概率。 4. **数据集描述** (1.4) 数据集包含了泰坦尼克号乘客的基本信息，如年龄、性别、船票类别、家庭成员数量、登船地点等，以及生死结果。这些数据是研究的基础，对于理解变量与生存率的关系至关重要。 5. **数据预处理** (3.1) 预处理阶段包括对数据集的深入观察，识别并处理缺失值，以及识别和处理可能的离群点。这是数据分析的关键步骤，确保数据质量对后续建模的影响。 6. **特征工程** (3.3) 特征工程涉及对Name、Ticket、SibSp、Parch、Cabin、Embarked和Sex等特征进行处理，可能包括编码、合并、转换等，以便模型能更好地理解和利用这些信息。 7. **模型选择与优化** (3.4 & 3.5) 学生尝试了单一模型（如逻辑回归、决策树等）和模型融合（如随机森林、梯度提升机等）来进行预测，并进行了参数调整和特征选择，以提高预测性能。 8. **项目结果** (4) 报告展示了经过处理后的数据和模型预测的结果，分析了哪些特征对生还率的影响最为显著，以及模型优化后预测的准确性和可靠性。 9. **项目总结** (5) 最后，学生总结了整个项目的收获，反思了方法的有效性，以及对未来可能改进的方向。 这篇报告不仅涵盖了数据科学中的基础知识，还展示了实际项目应用中如何通过机器学习技术解决实际问题的能力。