这里写自定义目录标题泰坦尼克号Titanic读入数据1、读取数据2、读入csv\excel\txt数据可视化分析图数据分析1、数据处理—特征工程(feature engineering)2、线性回归3、逻辑回归4、随机森林 泰坦尼克号TitanicKaggle项目之泰坦尼克号titanic实践与相关知识点总结读入数据1、读取数据pandas是常用的python数据处理包 ,它能够把csv文件读入
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是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下来的运气有一些因素，但一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。数据集描述
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2023-08-13 15:31:06
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虽然到处都是泰坦尼克号生存预测的案例，但是还是要再来一遍。哈哈哈。作为入门还是可以的。此篇文章为新手小白入门，大佬请指点。文章较长，下面进入正题。目录提出问题（Business Understanding ）理解数据（Data Understanding）采集数据导入数据查看数据集信息3.数据清洗（Data Preparation ）数据预处理特征工程（Feature Enginee
问题描述泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船事件之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在处女航中撞上冰山沉没，2224名乘客和船员中1502人遇难。这一耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。沉船造成如此巨大人员伤亡的原因之一是没有足够的救生艇来容纳乘客和船员。虽然在沉船事件中幸存下来也有一些运气的因素，但有些人比其他人更有可能幸存下来，比如妇女、儿童和上层阶级。在这个挑战中
在文章的一开始，我附上我的数据分析报告的链接，这是用notebook制作的一份报告（taitanic.md）：链接: https://pan.baidu.com/s/1yXjVi98g7v_rwcjTg_0vBA 提取码: mi4v机器学习步骤：提出问题--->理解数据--->数据清洗--->构建模型--->模型评估--->方案实施一. 提出问题什么样的
具体详细可参考该篇博文：七、加载数据集①准备数据集以泰坦尼克号数据集(titanic.csv)为例 下载完解压，将解压后得到的压缩包放到指定的路径下，我这边放到了我的jupyter里面了里面有一些文本信息，仅使用数字信息，由于age有点缺失，故也不能用 输入：PassengerId、Pclass、SibSp、Parch、Fare 输出：Survived；1存活，0嘎了使用Pandas对数据进行处理
本篇博客通过分析泰坦尼克号事故中乘客的信息，从而得出一些相关关系的判断，并且使用Python可视化的手段更加具体的展现。注：本篇博客参考资料：1、kaggle入门–泰坦尼克号之灾（某书）2、机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾3、缺失值填充的几种方法4、关于Kaggle 数据挖掘比赛（某乎）5、Kaggle官网6、数据分析的小提琴图应该怎么看（某乎）7、随机森林 n_esti
泰坦尼克号数据分析报告观察数据图（1）由图可知，在age/cabin/Embark 字段中有缺失，在之后的分析中会做相应的处理。基本特征由图2.3.4可知，共有人数891人，男性577人，女性314 人，生还人数有342人占总人数的38%，其中男性占109人，女性占233人。死亡人数有549人占总人数的62%，其中男性 468人，女性81人，根据上图提供数据可知女性生还比例大于男性生还比例。图（2
今天我们使用pandas进行泰坦尼克号幸存情况的分析，我们希望从掌握的数据中能发现一些规律性的东西，来解释什么样的旅客更容易活下来？¶import pandas as pddf=pd.read_csv("data/titanic_train.csv")df.head() 1 旅客幸存率的分析¶ 2 生存关键因素分析 从现有的数据型变量之间的相关性分
（一）步骤流程：#（一） 目标确定：根据已有数据预测未知旅客生死
# （二）数据准备：1 数据获取，载入训练集csv，测试集csv
# （三）数据清洗：补齐或抛弃缺失值，数据类型变化（字符串转数字）
# （四）数据重构：根据需要重新构造数据（重组数据，构建新特性）
#（五）数据分析：
1 描述性分析，画图，直观分析
2 探索性分析， 机器学习模型
# （六）成果输出
泰坦尼克号获救问题(线性回归 / 逻辑回归 / 随机森林 求解思路)一. 预处理 数据表格首先分析表格中的数据，可以看到 Age 列中的数据是有缺失的，因此，需要补齐所有空缺的Age数据，用中位数。再看Sex列中的性别字符串转换成 数字，便于计算。将所有 male替换为 0， female 替换为1。同理， Embarked 列也要转换成数字，由于该列中依然有缺失，需要填充，那就填充出现
接触数据挖掘内容较少，加之本次写作业较为匆忙，只能借鉴大佬思路进行相应的探索，后续会合理安排工作与学习时间，挤出时间认真完成作业！！数据探索之前断断续续做过中文文本分类项目，通过朴素贝叶斯原理，使用多项式算法建立模型对商品进行打标签，才算是首次接触数据挖掘，通过中文文本分类，第一次了解过拟合、交叉验证、TF-IDF、词向量等等术语，不断地加深对数据挖掘的认知，而本次泰坦尼克-数据挖掘项目，算是另一
泰坦尼克号数据可视化分析报告 1. 提出问题泰坦尼克号作为一部感人至深的电影流传至今，作为数据分析领域的一员，也站在数据分析的角度对其进行一些思考和分析，究竟什么样的人在泰坦尼克号更容易生还？2.理解数据2.1 采集数据从Kaggle泰坦尼克号项目界面下载数据:Kaggle泰坦尼克号项目2.2 导入数据 import 2.3 查看数据集信息 print 由上面信息可看出，数据集
在kaggle 上下载泰坦尼克号数据，完成数据挖掘部分的作业。泰坦尼克号是许多数据科学和机器学习的新手比较喜欢选择的案例。 数据说明：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，并导致了更好的船舶安全规定。造成海难失事的原因之一是
最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习，这个kaggle的竞赛题，网上有很多人都分享过，而且都很成熟，也有些写的非常详细，我主要是在牛人们的基础上，按照数据挖掘流程梳理思路，然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式。数据挖掘的一般过程是：数据预览——>数据预处理（缺失值、离散值等）——>变量转换（构造新的衍生变量）——>数据探索（提取特征）——>
参考资料：https://github.com/AaronJny/simple_titanichttps://zhuanlan.zhihu.com/p/30538352https://www.jianshu.com/p/9a5bce0de13f1. 查看数据集import pandas as pd
# 读取数据集
train_data = pd.read_csv('Data/train.csv'
作者 | 刘早起翻译/编辑 | 早起Python很多同学在学习机器学习时往往掉进了不停看书、刷视频的，但缺少实际项目训练的坑，有时想去练习却又找不到一个足够完整的教程，本项目翻译自kaggle入门项目Titanic金牌获得者的Kernel，该篇文章通过大家并不陌生的泰坦尼克数据集详细的介绍了如何分析问题、数据预处理、建立模型、特征选择、模型评估与改进，是一份不可多得的优秀教程。目录项目背
这是我做的第一个半完整的数据分析项目，里面包含数据获取，数据清洗，描述性统计，数据可视化，机器学习建模等内容。花了我两天时间，中间出了很多bug，而且原始数据也有问题，因此存在较多缺陷，还请各位大佬多多指教！目录： 1.数据获取 2.数据预处理 3.描述性统计 4.变量分布统计 5.探索变量间的关系 6.特征处理 7.机器学习建模 8.模型准确性评估第一步：数据获取 直接从互联网获取数据impor
回顾学习完第一章，我们对泰坦尼克号数据有了基本的了解，也学到了一些基本的统计方法，第二章中我们学习了数据的清理和重构，使得数据更加的易于理解；今天我们要学习的是第二章第三节：数据可视化，主要给大家介绍一下Python数据可视化库Matplotlib。第二章：数据可视化开始之前，导入numpy、pandas以及matplotlib包和数据 【思考】最基本的可视化图案有哪些？分别
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2023-08-09 17:16:14
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文章目录前言
一、导入所需的文件包（前期准备）二、代码实现流程
1.获取数据
2.进行数据预处理三、对数据集进行划分四、建立特征工程五、建立模型（决策树预估器）六、模型评估分析总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习技术越来越重要，接下来为大家介绍机器学习经典案例--泰坦尼克号的代码流程分析。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、导入所
