泰坦尼克号生存预测（python）

1 数据探索

对数据进行一个整体的理解

1.1 查看数据都有一些什么特征

import pandas as pd
import seaborn as sns
%matplotlib inline
titanic = pd.read_csv(‘G:\\titanic\\train.csv‘)titanic.sample(10)

获取数据的10行记录进行观察，初步了解数据的组成，可以看到Age、Cabin里面是存在缺失值的，在进一步理解数据的统计量后再进行数据处理，观察各特征的最大最小值等，可以发现这些数据比较合理，不存在特别的异常值。

print(titanic.describe())#查看常用的统计量

2 数据分析\处理

Name和Ticket依据基本认知来看，与乘客是否有机会存活相关不大，因此暂时不理会这两个特征。由于Cabin这一个特征缺失值比较多，参考价值低，因此同样暂时搁置。

2.1 Sex特征处理

Sex分为female和male，但是一些算法模型只能识别数字，所以将他们分别用0和1表示

titanic.Sex = titanic.Sex.replace("male",1)
titanic.Sex = titanic.Sex.replace("female",0)

2.2 Age特征处理

Age这里存在缺失值，有年纪记录的有714行，这里使用age的平均数来进行填充缺失值

titanic.Age = titanic["Age"].fillna(titanic.Age.mean())

2.3 Embarked特征处理

将Embarked的S C Q分别替换为0 1 2

titanic.Embarked = titanic.Embarked.replace("S",0)
titanic.Embarked = titanic.Embarked.replace("C",1)
titanic.Embarked = titanic.Embarked.replace("Q",2)

查看Embarked特征统计量发现，他存在缺失值，这里用众数进行替换缺失值

titanic.Embarked = titanic["Embarked"].fillna(0)

3 特征工程

通过热力图观察各特征与Survived之间的相关性

info = ["Survived","PassengerId","Pclass","Sex","Age","SibSp","Parch","Fare","Embarked"]
sns.heatmap(titanic[info].corr(),annot =True,vmin = 0, vmax = 1)

根据热力图可以看出Pclass、Sex、Fare、Embarked与Survived相关性比较强，所以将这些特征代入机器学习模型中进行学习

4 模型学习/评估

import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.model_selection import cross_val_scorex = titanic[["Pclass","Sex","Age","Fare","Embarked"]]y = titanic["Survived"]

这里采用交叉检验的方法，最后取平均值来对模型进行评估

4.1 逻辑回归

lm = linear_model.LogisticRegression()
scores = cross_val_score(lm,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))

4.2 k近邻

from sklearn import neighbors
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(10,weights = "uniform")
scores = cross_val_score(knn,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(score)

4.3 决策树

from sklearn import tree
dt = tree.DecisionTreeClassifier()
scores = cross_val_score(dt,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))

4.4 随机森林

from sklearn import ensemble
rf = ensemble.RandomForestClassifier(50)
scores = cross_val_score(rf,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))

4.5 GBDT

gbdt = ensemble.GradientBoostingClassifier()
scores = cross_val_score(gbdt,x,y,cv = 5,scoring = "accuracy")
print(np.mean(scores))

5 总结

经过数据探索、数据处理、常用机器学习模型比较，最后可以发现GBDT在泰坦尼克号生存预测上面表现最好，准确率能达到82%以上。 

原文地址：https://www.cnblogs.com/islvgb/p/9567074.html