import pandas #ipython notebook
titanic = pandas.read_csv("titanic_train.csv")
titanic.head(5)titanic["Age"] = titanic["Age"].fillna(titanic["Age"].median()) #age将空值填充为平均值 （处理age）
titanic.describe()
转载
2023-08-02 13:51:20
183阅读
【目录】kaggle介绍项目练手：泰坦尼克号收获分享 一、kaggle介绍 kaggle是一个数据科学竞赛平台，创立于2010年，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。kaggle官方表示，该社区目前在全世界范围内已有超过80万注册用户。 以上是官方介绍，我们换个角度来理解kaggle：kaggle是为了解决什么问题而被创造出
转载
2023-11-04 13:12:48
294阅读
# 用Python分析泰坦尼克号沉船数据
泰坦尼克号是一艘著名的豪华客轮，它在1912年首次航行时撞上了冰山，导致1500多名乘客和船员遇难。这个悲剧引发了人们对海上安全的广泛关注。同时，泰坦尼克号也成为了数据分析和机器学习领域的重要案例。在本文中，我们将使用Python分析泰坦尼克号的数据，并尝试预测乘客的生存机会。
## 数据集介绍
我们将使用Kaggle上提供的“泰坦尼克号”数据集。这
# 基于Python的“泰坦尼克号”项目指导
欢迎来到“泰坦尼克号Python”项目的学习之旅！这个项目旨在使用Python分析泰坦尼克号乘客数据，预测哪些乘客可能生还。下面的文章将指引你一步步完成这个项目。
## 项目流程
在开始我们的项目之前，让我们先概述一下整个流程。以下是完成泰坦尼克号项目的步骤表：
| 步骤 | 描述
介绍泰坦尼克号是一艘著名的豪华客轮，在其处女航中遭遇灾难，导致1500多名乘客和船员丧生。在这个项目中，我们将基于泰坦尼克号数据集探索一个基于机器学习的问题，该数据集包含有关乘客的信息，如他们的年龄、性别、船舱等级以及他们是否在船沉没时幸存下来。本项目的目标是使用机器学习技术构建一个能够根据可用特征准确预测给定乘客是否在泰坦尼克号灾难中幸存的模型。这个问题不仅对历史感兴趣，还具有实际应用，比如改善
转载
2024-07-22 11:15:44
65阅读
Kaggle入门——Titanic（一）最近开始接触Kaggle，并且希望借此机会学习一下PyTorch，因此开坑一下这个系列，主要是借助PyTorch搭建模型来解决Kaggle的问题，由于PyTorch和Kaggle都是入门，所有错误在所难免，大家别当做什么入门宝典== 问题大致就是船倒了，旅客需要逃生，但是救生艇的数量是有限的，没有办法每个人都坐上救生艇，然后副船长说出了女士和小孩优先，由此可
转载
2023-12-27 10:20:34
133阅读
泰坦尼克船员获救数据： titanic_train.csv用excel打开数据集。显示如下：写在前边：np和pd.import pandas as pd #造pandas的别名为pd
import numpy as np #造numpy的别名为np 一、读取数据import pandas as pd #造pandas的别名为pd
i
转载
2024-04-23 08:38:11
88阅读
简介Titanic是Kaggle竞赛的一道入门题，参赛者需要根据旅客的阶级、性别、年龄、船舱种类等信息预测其是否能在海难中生还，详细信息可以参看https://www.kaggle.com/，本文的分析代码也取自 kaggle 中该竞赛的 kernal。数据介绍给出的数据格式如下：PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket
转载
2023-11-16 20:32:36
72阅读
工作流程：在数据科学竞赛的解决问题的七个步骤：1.问题或问题的定义。（理解题目）2.获得培训和测试数据。（获取数据）3.争论,准备清理数据。（初步清洗数据）4.分析、识别模式,并探索数据。（特征工程）5.模型,预测和解决问题。（机器学习算法介入）6.可视化报告,并提出解决问题的步骤和最终的解决方案。（调参、优化）7.供应或提交结果。涉及相关算法：线性回归、逻辑回归、随机森林、模型融合。问题回顾：1
转载
2024-01-15 19:37:17
43阅读
文章目录数据引入和初步分析csv数据引入和概览初步探索分析PclassSexNameSibSpParchEmbarkedFare可视化分析AgeAge & SexPclass & AgePclass & Sex & EmbarkedEmbarked & Sex & Fare数据整理PassengerIdTitle将分类值转变为数值以便模型分析和预测
转载
2023-08-07 15:29:20
276阅读
数据集来源于kaggle经典竞赛数据集
一、目的根据数据集中的信息，利用python机器学习对泰坦尼克乘客是否生还进行预测。二、数据集我的数据集有三个，test、train、genderclassmodel，都是csv格式test和train数据集中的字段： 从左到右依次是，乘客编号、是否生还、仓位、姓名、性别、年龄、船上同辈亲属的人数、乘客有父母或孩子的人数、船票号、旅费
转载
2024-01-10 17:40:00
144阅读
泰坦尼克号生存分析1.对数据进行大概浏览以及对缺失数据的处理2.描述性数据可视化3.随机森林模型分析1.进行最简单的随机森林模型测试2.各个特征的重要性3.和决策树进行对比4.对超参数进行调优 摘要：本次分析主要对泰坦尼克号上的人员特征进行描述性统计分析，以及利 用随机森林出建立简单的预测模型。 1.对数据进行大概浏览以及对缺失数据的处理train_data = pd.read_csv("tra
转载
2024-03-19 09:23:16
37阅读
前言：泰坦尼克号数据集，是kaggle竞赛（Titanic: Machine Learning from Disaster）上入门机器学习（ML）的一个高质量的可选数据集，我们可以用这个数据集实践我们的机器学习知识，熟悉数据分析“数据获取→数据清洗→特征工程→建模分析→网格调参（超参数）→数据可视化”这个流程中每个环节。探索的问题：探寻泰坦尼克号上乘客的生还率和各个因素如（客舱等级、年龄、性别、上
转载
2023-06-21 10:24:40
296阅读
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
转载
2024-01-05 20:39:58
49阅读
数据准备import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from __future__ import division
from scipy import stats
import seaborn as sns
import pand
转载
2024-01-25 17:30:16
121阅读
泰坦尼克号代码简单分析流程分析 1、导入相关库和类 2、获取数据 3、数据处理 4、数据集划分 5、特征工程 6、决策树预估 7、模型评估内容介绍首先我们需要清楚我们的目标，就是通过船上乘客的信息分析和建模，预测哪些乘客得以生还。其次，我们在说明一下文件中各个英文单词的意思： PassengerId ：乘客的id号 Survived ：生存的标号，数值1表示这个人很幸运，生存了下来。数值0，则表示
转载
2024-01-02 16:43:17
59阅读
?引言泰坦尼克号的沉没是历史上最惨痛的沉船事件之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在其处女航中与冰山相撞后沉没，2224名乘客和船员中的1502人死亡。在这个数据分析项目中，我们需要完成对什么样的人有可能幸存的分析。特别是，我们需要你应用机器学习的工具来预测哪些乘客在悲剧中幸存下来。在本文中，我们就从数据的角度出发对泰坦尼克幸存者进行分析与预测，话不多说我们开始吧。?数据获取本项目数据基于Kag
转载
2023-12-15 19:29:08
93阅读
1. 引言0x1：故事背景泰坦尼克号（RMS Titanic），又译作铁达尼号，是英国白星航运公司下辖的一艘奥林匹克级邮轮，排水量46000吨，于1909年3月31日在北爱尔兰贝尔法斯特港的哈兰德与沃尔夫造船厂动工建造，1911年5月31日下水，1912年4月2日完工试航。泰坦尼克号是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉 。然而不幸的是，在它的处女航中，泰坦尼克号便
这是Kaggle的一道题，这里使用决策树完成预测，方便起见就直接在jupyter lab上来做这题了。1、首先导入需要的包#1、导包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import cross_val_score #交叉验证
from
转载
2024-01-12 22:19:01
91阅读
学习了机器学习这么久，第一次真正用机器学习中的方法解决一个实际问题，一步步探索，虽然最后结果不是很准确，仅仅达到了0.78647，但是真是收获很多，为了防止以后我的记忆虫上脑，我决定还是记录下来好了。 1，看到样本是，查看样本的分布和统计情况#查看数据的统计信息
print(data_train.info())
#查看数据关于数值的统计信息
print(data_train.descri
转载
2023-10-07 15:05:19
120阅读
