泰坦里克号预测生还人口问题

泰坦尼克号问题背景

- 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了lady and kid first!，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。

- 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。

一.数据预处理

1.初探数据

import pandas as pd #数据分析
import numpy as np #科学计算
from pandas import Series,DataFrame
data_train = pd.read_csv("Train.csv")
data_train

训练集

测试集

我们看到，总共有12列，其中Survived字段表示的是该乘客是否获救，其余都是乘客的个人信息，包括：

• PassengerId => 乘客ID
• Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
• Name => 乘客姓名
• Sex => 性别
• Age => 年龄
• SibSp => 堂兄弟/妹个数
• Parch => 父母与小孩个数
• Ticket => 船票信息
• Fare => 票价
• Cabin => 客舱
• Embarked => 登船港口

弄清楚数据集的数据条数和各列信息的完整性：

上面的数据告诉我们，训练数据中总共有891名乘客，但是很不幸，我们有些属性的数据不全，比如说：Age（年龄）属性只有714名乘客有记录Cabin（客舱）更是只有204名乘客是已知的

了解数据集各列的统计信息（针对数值型数据）：

mean字段告诉我们，大概0.383838的人最后获救了，2/3等舱的人数比1等舱要多，平均乘客年龄大概是29.7岁(计算这个时候会略掉无记录的)等等…

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

from pylab import mpl
mpl.rcParams[‘font.sans-serif‘] = [‘SimHei‘]   # 雅黑字体
mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus‘] = False
fig.set(alpha=0.5)  # 设定图表颜色alpha参数
plt.subplot2grid((2,3),(0,0))             # 在一张大图里分列几个小图
data_train.Survived.value_counts().plot(kind=‘bar‘)# plots a bar graph of those who surived vs those who did not.
plt.title(u"获救情况 (1为获救)") # puts a title on our graph
plt.ylabel(u"人数")  

plt.subplot2grid((2,3),(0,1))
data_train.Pclass.value_counts().plot(kind="bar")
plt.ylabel(u"人数")
plt.title(u"乘客等级分布")

plt.subplot2grid((2,3),(0,2))
plt.scatter(data_train.Survived, data_train.Age)
plt.ylabel(u"年龄")                         # sets the y axis lable
plt.grid(b=True, which=‘major‘, axis=‘y‘) # formats the grid line style of our graphs
plt.title(u"按年龄看获救分布 (1为获救)")

plt.subplot2grid((2,3),(1,0), colspan=2)
data_train.Age[data_train.Pclass == 1].plot(kind=‘kde‘)   # plots a kernel desnsity estimate of the subset of the 1st class passanges‘s age
data_train.Age[data_train.Pclass == 2].plot(kind=‘kde‘)#（核密度估计）
data_train.Age[data_train.Pclass == 3].plot(kind=‘kde‘)
plt.xlabel(u"年龄")# plots an axis lable
plt.ylabel(u"密度")
plt.title(u"各等级的乘客年龄分布")
plt.legend((u‘头等舱‘, u‘2等舱‘,u‘3等舱‘),loc=‘best‘) # sets our legend for our graph.

plt.subplot2grid((2,3),(1,2))
data_train.Embarked.value_counts().plot(kind=‘bar‘)
plt.title(u"各登船口岸上船人数")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()

我们在图上可以看出来:被救的人300多点，不到半数；

3等舱乘客灰常多；遇难和获救的人年龄似乎跨度都很广；

3个不同的舱年龄总体趋势似乎也一致，2/3等舱乘客20岁多点的人最多，1等舱40岁左右的最多(→_→似乎符合财富和年龄的分配哈，咳咳，别理我，我瞎扯的)；

登船港口人数按照S、C、Q递减，而且S远多于另外俩港口。

这个时候我们可能会有一些想法了：

不同舱位/乘客等级可能和财富/地位有关系，最后获救概率可能会不一样

年龄对获救概率也一定是有影响的，毕竟前面说了，副船长还说『小孩和女士先走』呢

和登船港口是不是有关系呢？也许登船港口不同，人的出身地位不同？

口说无凭，空想无益。老老实实再来统计统计，看看这些属性值的统计分布吧。

#看看各乘客等级的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  #设定图表颜色alpha参数

Survived_0 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u‘获救‘:Survived_1, u‘未获救‘:Survived_0})
df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)#多分类累积柱状图 Stacked Bar
plt.title(u"各乘客等级的获救情况")
plt.xlabel(u"乘客等级")
plt.ylabel(u"人数") 

plt.show()

fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.5)

un_survived = data_train.Pclass[data_train.Survived == 0].value_counts()#未获救人的等级分布
# print(type(un_survived))#<class ‘pandas.core.series.Series‘>
survived = data_train.Pclass[data_train.Survived == 1].value_counts()#获救人的等级分布
df = pd.DataFrame({‘未获救‘:un_survived,‘获救‘:survived})
df.plot(kind = ‘bar‘,stacked = True)
plt.show()

明显等级为1的乘客，获救的概率高很多。恩，这个一定是影响最后获救结果的一个特征。

#看看各登录港口的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  #设定图表颜色alpha参数

Survived_0 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 0].value_counts()
Survived_1 = data_train.Embarked[data_train.Survived == 1].value_counts()
df=pd.DataFrame({u‘获救‘:Survived_1, u‘未获救‘:Survived_0})
df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)
plt.title(u"各登录港口乘客的获救情况")
plt.xlabel(u"登录港口")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()

# 看看各性别的获救情况
fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2)  #设定图表颜色alpha参数

Survived_m = data_train.Survived[data_train.Sex == ‘male‘].value_counts()
Survived_f = data_train.Survived[data_train.Sex == ‘female‘].value_counts()
df=pd.DataFrame({u‘男性‘:Survived_m, u‘女性‘:Survived_f})
df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)
plt.title(u"按性别看获救情况")
plt.xlabel(u"性别")
plt.ylabel(u"人数")
plt.show()

#然后我们再来看看各种舱级别情况下各性别的获救情况
fig=plt.figure()
fig.set(alpha=0.65) # 设置图像透明度，无所谓
plt.title(u"根据舱等级和性别的获救情况")

ax1=fig.add_subplot(141)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘female‘][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label="female highclass", color=‘#FA2479‘)
ax1.set_xticklabels([u"获救", u"未获救"], rotation=0)
ax1.legend([u"女性/高级舱"], loc=‘best‘)

ax2=fig.add_subplot(142, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘female‘][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label=‘female, low class‘, color=‘pink‘)
ax2.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"女性/低级舱"], loc=‘best‘)

ax3=fig.add_subplot(143, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘male‘][data_train.Pclass != 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label=‘male, high class‘,color=‘lightblue‘)
ax3.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"男性/高级舱"], loc=‘best‘)

ax4=fig.add_subplot(144, sharey=ax1)
data_train.Survived[data_train.Sex == ‘male‘][data_train.Pclass == 3].value_counts().plot(kind=‘bar‘, label=‘male low class‘, color=‘steelblue‘)
ax4.set_xticklabels([u"未获救", u"获救"], rotation=0)
plt.legend([u"男性/低级舱"], loc=‘best‘)

plt.show()

原文地址：https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9680878.html