1 样本处理 1.1 载入样本代码---Titanic forecast.py（第1部分） import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from scipy import stats import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os o…

作者：琥珀里有波罗的海 欢迎群友投稿 https://zhuanlan.zhihu.com/p/146906814 前言 之前写的文字都比较干，每篇文章都是篇幅巨长，恨不得一篇文章把一个数据集从入手到预测完成全部覆盖。这里面还要加上自己的“思路”和“弯路”。 这次我们…

背景： 泰坦尼克号(RMS Titanic)作为英国白星航运公司下的一艘奥林匹克级邮轮，是20世纪最著名的邮轮之一，这不仅因为其在建成后是当时世界上最大的豪华客运轮船，还因为这艘被誉为‘永不沉没’的轮船竟然在其处女航中就遭遇了厄运。在1912年4月15号，载有2224人的泰坦尼克号因…

案例：泰坦尼号数据分析 背景： 泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。 海难导致生命损失的原因之一…

泰坦尼克号生存预测案例 操作平台：Jupyter Notebook 实验数据：从官方下载的泰坦尼克号测试集与训练集 使用语言：python 实验步骤： 安装我们所需要的第三方库，本次实验需要额外下载安装的第三方库有numpy，sklearn，pandas，pipline。这里首先我们看看这些标签代表着什…

一、泰坦尼克号数据 1、案例背景 泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船…

一：题目解读 1.1数据读取 读取训练集的数据。 data pd.read_csv(data/train.csv) data.head()1.2字段解释 PassengerId: 乘客ID Survived: 是否生存，0代表遇难，1代表还活着 Pclass: 船舱等级：1Upper，2Middle&…

泰坦尼克号生存者预测（细节篇） 本文是博主在看那篇kaggle的入门经典文章后(网址在这里：https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143)，想把kaggle上大佬的代码分享在这里（因为大佬使用英文写的&…

学校的机器学习课程期末作业竟然是分析Kaggle中的经典题目，泰坦尼克数据集。在此将整个分析流程记录一下。 Kaggle地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/overview 本文使用了支持向量机、随机森林算法和BP神经网络三种方法对乘客的生还情况进行预测。 …

训练集中乘客的特征有：PassengerId，Pclass，Name，Sex，Age，SibSp，Parch，Ticket，Fare，Cabin和Embarked。 接下来我们就对几个特征（变量）…

“You Jump，I Jump”语出经典爱情电影《泰坦尼克号》经典台词，女主角Rose在船首即将跳入海里，站在旁边的男主Jack为挽救女主，便说出经典台词“You Jump，I Jump”。当一个陌生男人肯为一个陌生女人没理由地去死的时候&a…

泰坦尼克号数据集是一个公开可获取的数据集，源自1912年沉没的RMS泰坦尼克号事件。这个数据集被广泛用于教育和研究，特别是作为机器学习和数据分析的经典案例。数据集记录了船上乘客的一些信息，以及他们是否在灾难中幸存下来。以下是数据集中主…

目录 前言： 【一】数据清洗及可视化 介绍 知识点 环境准备 数据特征介绍 检查数据 相关系数 缺失值 偏态分布 数值化和标准化 离群点 实验总结一 【二】分类模型训练及评价 介绍 环境准备 模型评估 模型选择 性能度量 实验总结二 【三】随机森…

决策树二分类之泰坦尼号克生存预测 一、项目简介1.1 项目背景1.2 目标问题1.3 字段描述 二、训练集（train）建模2.1 导入相关库2.2 自定义函数2.3 特征工程2.3.1 数据导入2.3.2 数据初探（1）特征信息（2）特征缺…

泰坦尼克号 查看数据情况获取数据集 数据处理部分引入需要用的包读取数据并合并测试集和训练集查看数据的缺失情况缺失值处理对性别进行编码，转换成01独热编码建立family_size特征删除一些影响不大的列相关性热度图 模型训练与选择LogisticRegression随机森林Random…

文章目录 简介读写文件DF的选择选择列数据选择行数据同时选择行和列 使用plots作图使用现有的列创建新的列进行统计DF重组 简介 今天我们会讲解一下Pandas的高级教程，包括读写文件、选取子集和图形表示等。 读写文件 数据处理的一个关键步骤就是读取文件进行分析…

首先介绍下Kaggle比赛，这个比赛是专门为机器学习和数据挖掘相关从业人员和学习者准备的比赛，目前由谷歌提供支持运行，每场比赛设有几万到几百万的奖金池，但小编只是奔着学习的目的去体验的。有志同道合者可在后台联系小编。 好了&…

作者：离散梦 欢迎大家给出宝贵的建议！ 泰坦尼克号数据分析 一、前言 主要目的是整理自己的思路。本文主要是关于泰坦尼克号生存率python分析，因为很多博客做这个项目都比较深入，感觉都比较高大上，我们初学者并不一定都能懂，甚至没兴趣看下去。这文章，也是从视频上学了之…

目录 前言 一、数据加载 1.加载包 2.读取数据 二、数据观察 (EDA) 1.整体情况 1.1 数值型特征基本统计量 1.2 非数值型特征基本统计量 2.生存率 Y 的信息 2.1 生存率与特征关系 2.2 Pclass 与生存率的关系 2.3 Sex 与生存率的关系 2.4 数值型两两线性相关性 三、…

我们用泰坦尼克号事件生还者信息举例, 采用KNN算法预测某个人的生还率, 采用KNN临近算法 数据链接: 泰坦尼克号csv数据集 一.利用pandas观察数据情况 我们先看下数据: 各列对应字端的含义为: passengerId: 表示乘船编号 surverved: 表示是否存活, 0为死亡, 1为生存(此列为…