项目背景
RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。194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。
在这个挑战中,我们要求您完成对哪些人可能存活的分析。特别是,我们要求您运用机器学习工具来预测哪些乘客幸免于悲剧。
操作步骤
1、数据读取
2、分析数据
3、缺失数据处理
4、特征工程
5、拆分数据
5、 建立模型
6、 预测
7、评估模型
数据读取
先将可能需要使用的包导入
读取数据
head()和.describe().info()函数连查看数据
缺失值查询
对缺失值填充均值
特征分析与处理
采用seaborn绘图函数库作可视化分析
上图变量均可判断与生存率相关,'PassengerId','Name'和'Ticket'目前看不出有什么特点,暂时不考虑他们
数据标准化,分割数据集、训练模型、预测、评估模型、画auc图
以上用的是决策树算法,下面是随机森林算法、和逻辑回归算法
逻辑回归算法
总结:此次事件中,并不完全符合物竞天择,适者生存的法则,比如,女士的存活率比男士的高,年纪大的都年轻的生存率高,但是有钱的坐一等舱的、买高票价的,存活率比二等、低票价的存活率高,说明人与人之间还不是很平等的。当然此次算法中丢弃了一些特征变量可能会对模型有影响,此文章仅表达数据分析的一些方法,如有不对之处,还请多多指教~
另附各类算法优缺点:
决策树
优点
1. 计算复杂度不高,易于理解和解释,可以理解决策树所表达的意义;
2. 数据预处理阶段比较简单,且可以处理缺失数据;
3. 能够同时处理数据型和分类型属性,且可对有许多属性的数据集构造决策树;
缺点:
1. 对于那些各类别样本数目不一致的数据,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的属性;
2. 对噪声数据较为敏感;
3. 容易出现过拟合问题;
4. 忽略了数据集中属性之间的相关性;
5.处理缺失数据时的困难
随机森林
优点
1、 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势,表现良好
2、它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择
3、在训练完后,它能够给出哪些feature比较重要
4、在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计,模型泛化能力强
缺点:
1、随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟
2、对于有不同取值的属性的数据,取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响,所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。
Logistic回归算法
优点:
1. 计算代价不高,易于理解和实现;
2. 适用于数值型和分类型数据。
缺点:
1. 容易欠拟合;
2. 分类精度可能不高。
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