使用贝叶斯网络分析Kaggle泰坦尼克号数据：生存预测

"这篇文档详细介绍了如何利用贝叶斯网络分析Kaggle上的泰坦尼克号数据集，目的是预测乘客的存活情况。" 在Kaggle的泰坦尼克号挑战中，参赛者需要通过分析训练集中的乘客数据，构建一个模型来预测测试集中乘客的生存概率。数据集包含了11个特征，包括`PassengerId`(乘客ID)、`Pclass`(客舱等级)、`Name`(乘客姓名)、`Sex`(性别)、`Age`(年龄)、`SibSp`(兄弟姐妹/配偶数量)、`Parch`(父母/子女数量)、`Ticket`(船票编号)、`Fare`(船票价格)、`Cabin`(客舱号)和`Embarked`(登船港口)。特征工程是这个过程中的关键步骤，可以通过对已有特征的分析和理解，创造新的有用特征。 在数据处理阶段，首先需要对训练集和测试集进行合并，以便统一处理缺失值。`Embarked`和`Fare`的缺失值相对较少，可以考虑填充；而`Age`和`Cabin`的缺失值较多，它们可能对结果有较大影响。对于`Age`的缺失值，文档建议根据`Name`字段提取`Title`(头衔)，然后使用`Title`的中位数来估计年龄。例如，将未婚女性(`Miss`)中年龄小于等于14岁的视为小女孩(`Girl`)。同样，`Cabin`的缺失值可能需要更复杂的处理，因为它涉及到客舱位置，可能关系到乘客的社会地位和逃生机会。 接着，数据可视化部分展示了性别对生存概率的影响。通过对`Sex`特征的分析，可以看出男性和女性的存活率可能存在显著差异。此外，通过创建新的特征，如`Title`，可以更深入地了解乘客的社会地位，这可能影响他们的生存机会。例如，`Title`的分布可能揭示乘客的年龄和性别，进而影响他们在灾难中的行为和生存概率。 这个文档提供了使用贝叶斯网络分析泰坦尼克号数据集的初步步骤，包括数据预处理、缺失值处理、特征工程以及初步的数据探索。通过这些步骤，参赛者可以建立一个更准确的预测模型，以判断乘客在泰坦尼克号沉船事件中的存活状态。在实际应用中，还可以考虑其他机器学习算法，如决策树、随机森林或支持向量机，并通过交叉验证和超参数调优来提高模型的预测性能。