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乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素，但有些人比其他人更容易生存，比如女人，孩子和上流社会。
在这个任务中，我们对原始数据进行分析，看看到底哪些人更容易存活。然后用机器学习的工具来预测哪些乘客幸免于难。
数据导入：
显示前两行数据：
一共有12个特征，其中5个特征是字符串。
用describe函数显示数据基本信息：
可以看出与ID相比，年龄字段只有714个值，是有缺失的。
缺失只可以删除，插值，这里选择用平均值填充年龄：
查看性别类型，发现只有两类male、female，用0和1替代：
查看Embarked的情况，结果有S、C、Q、nan四类，说明有缺失值，查看数据，发现大多数都是S值，于是用S值填充缺失值。最后将字符串数值化。
先选取'Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','Embarked'七个特征进行建模，用python库sklearn进行预测，选取交叉检验：
线性模型：
模型预测结果，准确率为26%，效果不好，比随便猜还差，随便猜也有50%的准确率。
逻辑回归：
准确率为78%，勉强过的去。
随机森林：
随机森林模型准确率也为78%
改变随机森林的参数：
改变随机森林模型的参数后，模型的预测的准确率上升为82%，有明显的提升，说明在数据挖掘建模过程中，模型参数设置很重要。
在之前的建模过程中，利用现有的参数进行分析。在接下来，试着去尝试用新的特征向量来建立模型。
将原来的特征：SibSp、Parch合并为FamilySize，增加一个特征名字长度nameLength，好像在欧美，名字长度和社会地位有一定关系。
增加一个名字称呼的变量Title，查看数据中的Title：
后面8个比较少，考虑了一下，将'Lady', 'Countess','Capt', 'Col','Don', 'Dr', 'Major', 'Rev', 'Sir', 'Jonkheer', 'Dona'用rare取代。在将其数字化"Mr": 1, "Miss": 2, "Mrs": 3, "Master": 4, "Rare": 5。
完成结果：
将票价分为四类：
然后将票价用0、1、2、3取代，便于建模：
同样的操作，将年龄分类，在用数字代替：
处理结果：
重新选取数据建模：
去掉特征：passengerid,name,ticket,cabin,sibsp,categoricalage,categoricalfare七个特征。得到结果：
数据可视化：
特征相关性：
从Pearson Correlation图可以知道，选择的特征没有强烈相关。 从将这些特征提供到学习模型中的观点来看，这是很好的，因为这意味着我们的训练集中没有太多冗余或多余的数据。
分析选取特征对存活率的重要程度：
结果如下：
从图中可以看出，Pclass ，Sex ，Fare ，NameLength ，Title五个特征比较重要，所以建模选取这五个特征。
开始建模，定义训练集与测试集：
SVC模型：
结果准确率为78%。
线性SVC模型：
结果准确率为75%。
随机森林：
结果准确率为82%。
逻辑回归：
结果准确率为75%。
K邻近：
结果准确率为76%.
XGBoost 模型:
结果准确率为77%。
从分析结果来看，在理论上优秀的算法不一定在一个实际的案例中由于其他算法，在同样的数据预处理情况下，简单的算法可能表现更高的准确率，在本例中，进行新的特征创建和新特征融合的情况下，预测结果并没有得到明显的改善，这一点没有想明白。
当然，更好一点的可能是组合不同的分类器，并赋予不同分类器一定权重，让我们的分类器更“聪明”，比如构建人工神经网络，可能使得学习的结果更优异，当然这也需要更大的样本。
对于本例来说，研究泰坦尼克号中哪些人更有利存活，一者这是一个过时问题，二者是这个研究本身没有多大的实际意义，更多的是用来练习学到的知识。
