泰坦尼克号生存预测（python）
2021-07-09 14:04
标签：map sel die boosting atm 技术 预测 pandas color 1 数据探索 对数据进行一个整体的理解 1.1 查看数据都有一些什么特征 获取数据的10行记录进行观察，初步了解数据的组成，可以看到Age、Cabin里面是存在缺失值的，在进一步理解数据的统计量后再进行数据处理，观察各特征的最大最小值等，可以发现这些数据比较合理，不存在特别的异常值。 2 数据分析\处理 Name和Ticket依据基本认知来看，与乘客是否有机会存活相关不大，因此暂时不理会这两个特征。由于Cabin这一个特征缺失值比较多，参考价值低，因此同样暂时搁置。 2.1 Sex特征处理 Sex分为female和male，但是一些算法模型只能识别数字，所以将他们分别用0和1表示 2.2 Age特征处理 Age这里存在缺失值，有年纪记录的有714行，这里使用age的平均数来进行填充缺失值 2.3 Embarked特征处理 将Embarked的S C Q分别替换为0 1 2 查看Embarked特征统计量发现，他存在缺失值，这里用众数进行替换缺失值 3 特征工程 通过热力图观察各特征与Survived之间的相关性 根据热力图可以看出Pclass、Sex、Fare、Embarked与Survived相关性比较强，所以将这些特征代入机器学习模型中进行学习 4 模型学习/评估 这里采用交叉检验的方法，最后取平均值来对模型进行评估 4.1 逻辑回归 4.2 k近邻 4.3 决策树 4.4 随机森林 4.5 GBDT 5 总结 经过数据探索、数据处理、常用机器学习模型比较，最后可以发现GBDT在泰坦尼克号生存预测上面表现最好，准确率能达到82%以上。 泰坦尼克号生存预测（python） 标签：map sel die boosting atm 技术 预测 pandas color 原文地址：https://www.cnblogs.com/islvgb/p/9567074.htmlimport pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
titanic = pd.read_csv(‘G:\\titanic\\train.csv‘)
titanic.sample(10)
print(titanic.describe())
#查看常用的统计量
titanic.Sex = titanic.Sex.replace("male",1)
titanic.Sex = titanic.Sex.replace("female",0)
titanic.Age = titanic["Age"].fillna(titanic.Age.mean())
titanic.Embarked = titanic.Embarked.replace("S",0)
titanic.Embarked = titanic.Embarked.replace("C",1)
titanic.Embarked = titanic.Embarked.replace("Q",2)
titanic.Embarked = titanic["Embarked"].fillna(0)
info = ["Survived","PassengerId","Pclass","Sex","Age","SibSp","Parch","Fare","Embarked"]
sns.heatmap(titanic[info].corr(),annot =True,vmin = 0, vmax = 1)
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.model_selection import cross_val_score
x = titanic[["Pclass","Sex","Age","Fare","Embarked"]]
y = titanic["Survived"]lm = linear_model.LogisticRegression()
scores = cross_val_score(lm,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))
from sklearn import neighbors
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(10,weights = "uniform")
scores = cross_val_score(knn,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(score)
from sklearn import tree
dt = tree.DecisionTreeClassifier()
scores = cross_val_score(dt,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))
from sklearn import ensemble
rf = ensemble.RandomForestClassifier(50)
scores = cross_val_score(rf,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))
gbdt = ensemble.GradientBoostingClassifier()
scores = cross_val_score(gbdt,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))
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文章标题：泰坦尼克号生存预测（python）
文章链接：http://soscw.com/index.php/essay/102800.html