kaggle 泰坦尼克号问题总结

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数据分析-kaggle泰坦尼克号生存率分析

概述 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级.在本文中将对哪些人可能生存作出分析,特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难,最后提交结果.从kaggle泰坦尼克生存预测项目下载相关数据. 实施步骤 1.提出问题什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活? 2.理解数据…

kaggle 泰坦尼克号问题总结

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.describe()) 通常遇到缺值的情况,我们会有几种常见的处理方式如果缺值的样本占总数比例极高,我们可能就直接舍弃了,作…

【项目实战】Kaggle泰坦尼克号的幸存者预测

前言这是学习视频中留下来的一个作业,我决定根据大佬的步骤来一步一步完成整个项目,项目的下载地址如下:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 大佬的传送门:https://zhuanlan.zhihu.com/p/338974416 查看数据首先我们打开训练集,看到的数据如下我们可以看到这个数据集里面的特征类别有,乘客序号,是否存活,船票等级,性别,年龄,在船上的亲属数量,票的号码,票价,座舱号,和登船地所以我们需要判定哪些数据是有效的读取数据 imp…

Kaggle入门——泰坦尼克号生还者预测

前言这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析.强烈建议在做这个比赛的时候,再看一遍电源<泰坦尼克号>,可能会给你一些启发,比如妇女儿童先上船等.所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有先后顺序的. 1,背景介绍 1912年4月15日,载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女…

箱线图boxplot

箱线图boxplot--展示数据的分布图表作用: 1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点 2.对多组数据的分布特征进行比较 3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察.一般都要跟其余的定性变量做分组箱线图,可以起对比作用.(key) 适合数据类型: 针对连续型变量用法: 只有一个变量.一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况只有一个变量.多组数据(1个变量,1个定性变量[班级]),比如:1.2.3班学生的成绩情况只有一…

Kaggle竞赛 —— 泰坦尼克号（Titanic）

完整代码见kaggle kernel 或 NbViewer 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享.正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇. 事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征.使用超复杂的算法.专做EDA画图之类的),当然因为这些作者本身大都是大神级别的,所以平日里喜欢钻研一些奇淫巧技.…