预测生死：Titanic数据集乘客生存分析

在本次分析中，我们将探讨的是Titanic数据集，这是一个经典的数据科学挑战，目标是通过乘客的个人信息预测他们在泰坦尼克号沉船事件中的生存概率。这个数据集包含了一系列结构化的特征，如乘客的基本信息、船票细节和登船港口等，用于构建预测模型。 首先，数据的预处理至关重要。使用Pandas库的DataFrame来组织数据，原始数据包括以下字段： 1. **Survived**：0表示死亡，1表示生存，这是一个二元分类标签，即y标签，用于训练模型预测结果。 2. **Pclass**：乘客的船票等级，有三种可能值（1, 2, 3），这需要进行one-hot编码，将其转化为三个独立的二进制特征，分别表示乘客属于每一种等级。 3. **Name**：乘客姓名，通常情况下这一特征对于预测并不直接相关，因此可以舍弃。 4. **Sex**：乘客性别，通常用布尔值表示，男性为True，女性为False。 5. **Age**：乘客年龄，是一个数值特征，但存在缺失值。我们将其视为缺失值处理，并添加一个新的辅助特征“年龄是否缺失”。 6. **SibSp**：乘客的兄弟姐妹或配偶数量，一个整数值特征。 7. **Parch**：乘客的父母或孩子数量，也是一个整数值特征。 8. **Ticket**：票号，通常是字符串，对于预测无直接价值，可以舍弃。 9. **Fare**：乘客的船票价格，浮点数，范围从0到500，也是一个数值特征。 10. **Cabin**：乘客所在船舱编号，存在大量缺失值，同样需要处理，可以添加“船舱是否缺失”作为辅助特征。 11. **Embarked**：乘客的登船港口，有S（Southampton）、C（Cherbourg）和Q（Queenstown）三种选择，也可能有缺失值，需要进行one-hot编码，变成四个二进制特征。 在数据预处理阶段，首先加载数据集并查看样本数据，然后分析关键变量的分布情况，例如生存率（Survived）的标签分布，以及年龄分布。年龄分布的可视化有助于了解数据的特性，如是否存在年龄对生存率有显著影响的模式。 利用这些特征，我们将构建一个机器学习模型，如基于TensorFlow的神经网络模型，通过特征工程和技术如缺失值填充、特征编码（one-hot）、特征选择和调整，提高模型的预测性能。最终目标是训练出一个准确且可靠的模型，能够根据输入的乘客信息预测他们在泰坦尼克号沉船事故中的生存概率。这个过程不仅锻炼了数据分析和建模技能，也是数据驱动决策的实际应用。