泰坦尼克号生存预测python_用Python预测泰坦尼克号生存情况

本文主要用kaggle网站上的泰坦尼克号生存数据信息，来进行机器学习的入门。其中用到的是逻辑回归算法。

一、提出问题

什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？

二、理解数据

1、数据来源

2、导入数据

测试数据集比训练数据集少一列，是因为测试数据集里缺少生存情况这一列，这一列是需要我们通过构建模型进行预测的。

pandas的append( )为添加新元素，在表尾中添加新行，并且返回添加后的数据对象。

3、查看数据集信息

通过Df.describe( ）方法获取数据集的描述统计信息：

describe( ）只能查看数据类型的描述统计信息，对于其他类型的数据不显示，比如字符串类型姓名（name），客舱号（Cabin），此时使用 info( )的方法查询所有列的信息。

可以发现，数据总共有1309行，Age、Cabin、Embarked、Fare 四列各有不同程度的缺失

三、数据清洗

包括数据预处理和特征工程两部分

首先进行数据预处理：

1、如果是数值类型，用平均值取代

2、如果是分类数据，用最常见的类别取代

用平均值对数值类型缺失值进行填充，Df['列名'].fillna( )

登船港口的缺失个数为 2，用常见数据进行填充

对于船舱号Cabin的处理：

查看填充缺失值以后的数据框信息

对于Survived生存情况列，因为是要用来预测的，所以不需要处理。

接下来进行特征工程：

特征工程就是最大限度的从原始数据中提取特征，以供机器学习算法和模型使用。

共包含两部分：1 特征提取，2 特征选择和降维

1、特征提取：

对不同数据类型有不同的提取方法：

性别Sex：

登船港口Embarked：

使用数据框的get-dummies( )对登船港口进行one-hot编码

船舱等级Pclass：

姓名Name：

乘客每个名字当中都包含了具体的称谓或者说是头衔，将这部分信息提取出来后可以作为非常有用的一个新变量，可以帮助我们进行预测。

查询头衔的类别和数量：

发现有些头衔并不是常见头衔，而且出现频率比较低，这样不利于机器学习。通过网上对头衔的分类，可将头衔分为6类Officer，Royalty，Mrs，Miss，Mr，Master六种，

船舱号Cabin：

同样的方法对船舱号进行分类，并删除原Cabin列，将新的数据合并到 full 数据集上。

家庭数据Parch、Sibsp：

对于家庭数据选择计算家庭人数的方法提取特征

2、特征选择

首先使用corr( )生成相关系数矩阵

再查看各个特征与生存情况的相关性：

最后选择相关性较高的7类数据为模型特征。

四、构建模型

首先提取特征和标签：

然后建立训练数据和测试数据：

Kaggle给出的训练数据集共有891条，所以这里也选择前891条数据作为训练数据。

最后训练模型：

五、评估模型

六、方案实施

对预测数据进行预测，将结果上传Kaggle

最终分数和排名：

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