1.故事背景
泰坦尼克号沉船事故是世界上最著名的沉船事故之一。1912年4月15日，在她的处女航期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，造成2224名乘客和机组人员中超过1502人的死亡。这一轰动的悲剧震惊了国际社会，并导致更好的船舶安全法规。 事故中导致死亡的一个原因是许多船员和乘客没有足够的救生艇。然而在被获救群体中也有一些比较幸运的因素：一些人群在事故中被救的几率高于其他人，比如妇女、儿童和上层阶级。 在这个case里，我们需要分析，哪些因素会影响一个人是否能够获救，同时利用train数据建立模型对test数据进行预测，检查自己的模型对乘客生存预测的准确度。
2.数据初探
1）了解数据特征含义：
Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'], dtype='object')
PassengerId：乘客编号，唯一； Survived：是否获救 0未获救 1获救； Pclass：客舱等级；Name：乘客姓名； Sex：性别； Age：年龄；SibSp：在船上的兄弟姐妹或者配偶数量； Parch：在船上的父母或儿女数量； Ticket：船票编号； Fare：船票价格； Cabin：客舱号； Embarked：登船港口
其中PassengerId为预测唯一序号，Survived为预测目标值。
2）了解数据基本情况：
可以发现，训练数据集一共891个样本，其中Age、Cabin、Embarked属性有缺失值。我们需要对缺失值进行处理，Age字段缺失值可以用平均年龄来代替，Cabin字段我们用NP（Not Providied）填充，Embarked字段由于数据仅有两个样本缺值，可以选择随机填充该属性特征例值，或者删除这两个样本，我们选择用随机值填充。
3）查看各特征值有无异常
Survived属性包含0、1两种值无异常，其中549死亡，342存活；Pclass包含1、2、3三种值无异常；Name属性包含891个值，无重复无异常；Sex包含male 577位，female 314位；SibSp 包含0、1、2、3、4、5、8几种值，其中属性为n的人数，应该为n+1的倍数，即若某人有8个SIbSp则至少有9个人互为SibSp，该数据出现的原因是因为训练数据只包含部分船上的人员，因此该特征暂未发现异常；Parch特征类似，暂未发现异常；Ticket字段包含681个不同值，该值为每个票据的基本特征，与生存与否关系不大；特征Fare为船票价格，未发现异常，可能与Pclass属性有关，也可以划分区间作为预测是否存活的特征；特征Cabin存在缺失值可单独处理，另外我们发现客舱编号以A、B、C、D、E开头，可能与船舱位置有关；特征Embarked包含三个值，船上乘客来源于三个地方。
3.特征分析
PassengerId为每个样本的序列值，可以作为index。Name为乘客姓名，与生存与否关系应该不大。因此，我们选择对除这两列的其他特征进行分析。
1)每个特征与是否存活的目标之间的关系分析：
上图子图1展示了不同客舱等级获救人数与未获救人数对比，从图中可以看出Class1获救人数大于未获救人数大约50%，在Class2中获救人数与未获救人数基本持平，在class3中未获救人数远远大于获救人数。子图2中可以看出，女性获救的概率比男性大很多。子图3我们将不同年龄段内获救人数与未获救人数进行分段统计，可以看出老人和孩子获救几率高，而处于20-40之间的人则大多未获救。从子图3、4中可以看出，有亲人同在船上的人获救几率更高。从子图6可以看出船票价值高的乘客获救比例远高于船票价值很低的乘客。在子图7中，我们将未标记船舱的样本标记为O，其余以船舱首字母区分进行统计，我猜测船舱编号的首字母可能与船舱位置或船舱的票价有关，可以看出，无船舱人员大多未能获救，而有船舱的乘客中，BDE等舱的获救比例又高于其他客舱。子图8展示了从不同港口出发的乘客生还对比，可以看出，生还几率C港>Q港>S港。
上图从侧面反应了当时不同阶级之间的不平等，即使在遇到这种大型海难时，有钱的资本家也要比普通人，获救几率大。同时，也可以看出当时的营救策略，老人孩子和妇女先上船，因此更容易获救。许多男性也主动将生还的机会留给了妇女和儿童。这一点值得被称赞。
2）探索部分特征变量之间的关系
子图一展示了不同客舱等级内乘客年龄的分布，可以发现，客舱等级3年龄主要集中在25左右，而客舱等级2比客舱等级1内年龄稍微偏大，而客舱等级1内则主要为中年以上人群。这正反映了，不同客舱人群收入的不同，年轻人收入较少只能乘坐客舱3，而中年以上有了一定的经济收入和社会地位，更多的集中在客舱2和客舱1。子图2展示了，男女的年龄分布，可以发现男性的年龄分布峰度比女性大，男女分布最多的年龄在30左右。子图4反应了不同港口登船的乘客的客舱等级分布，可以看出，C港登船的人员主要集中在1、3舱，侧面反应了C城市的贫富差距比其他两个城市大（若训练数据为随机抽样，可猜测），而Q港等船的人则大多在3舱，Q城发展水平相比另外两成较低，而登船人员中S港人数最多，说明S港的繁华，也侧面反应S城市的经济繁荣。子图4，我们发现一个有趣的现象，65岁以上只有一个80岁的大爷获救。
可以看出票价和船舱等级相关性极高，票价越高，等级越高（等级1为高）；另一方面由于我们数据进行处理时，将有舱设为1无舱设为0，因此客舱等级与Cabin也呈现出高相关性。
3）特征选择和处理
对特征数值话，弃掉无法用于预测的特征：
df = dataFrame.set_index(['PassengerId'])
df = df.drop(['Name','Ticket'],axis=1)
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].median())
df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].value_counts().index[0])
df.loc[df['Sex'] =='male','Sex'] =0
df.loc[df['Sex'] =='female','Sex'] =1
df.loc[df['Embarked'] =='S','Embarked'] =0
df.loc[df['Embarked'] =='C','Embarked'] =1
df.loc[df['Embarked'] =='Q','Embarked'] =2
df.loc[df['Cabin'].notnull(),'Cabin'] =1
df.loc[df['Cabin'].isnull(),'Cabin'] =0
4）特征工程：
train_data =df.copy()
train_data['CabinLetter'] = train_data['Cabin'].map(lambda x: re.compile("([a-zA-Z]+)").search(x).group())
train_data['CabinLetter'] = pd.factorize(train_data['CabinLetter'])[0]
将数据减去平均值
scaler = preprocessing.StandardScaler()
train_data['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(train_data['Age'].values.reshape(-1,1))
Embarked进行dummy处理：
train_data['Embarked'].fillna(train_data['Embarked'].mode().iloc[0],inplace=True)
embark_dummies = pd.get_dummies(train_data['Embarked'])
train_data = train_data.join(embark_dummies)
train_data.drop(['Embarked'],axis=1,inplace=True)
将Sex进行factorize处理：
train_data['Sex'] = pd.factorize(train_data['Sex'])[0]
sex_dummies_df = pd.get_dummies(train_data['Sex'],prefix=train_data[['Sex']].columns[0])
train_data = pd.concat([train_data, sex_dummies_df],axis=1)
将Fare分为5各档位：
train_data['Fare'] = train_data[['Fare']].fillna(train_data.groupby('Pclass').transform(np.mean))
train_data['Group_Ticket'] = train_data['Fare'].groupby(
by=train_data['Ticket']).transform('count')
train_data['Fare'] = train_data['Fare'] / train_data['Group_Ticket']
train_data.drop(['Group_Ticket'],axis=1,inplace=True)
train_data['Fare_bin'] = pd.qcut(train_data['Fare'],5)
train_data['Fare_bin_id'] = pd.factorize(train_data['Fare_bin'])[0]
fare_bin_dummies_df = pd.get_dummies(train_data['Fare_bin_id']).rename(columns=lambda x:'Fare_' +str(x))
train_data = pd.concat([train_data, fare_bin_dummies_df],axis=1)
train_data.drop(['Fare_bin'],axis=1,inplace=True)
将每个人以家庭为单位区分，按家庭大小分类：
train_data['Family_Size'] = train_data['Parch'] + train_data['SibSp'] +1
train_data['Family_Size_Category'] = train_data['Family_Size'].map(family_size_category)
le_family = LabelEncoder()
le_family.fit(np.array(['Single','Small_Family','Large_Family']))
train_data['Family_Size_Category'] = le_family.transform(train_data['Family_Size_Category'])
family_size_dummies_df = pd.get_dummies(train_data['Family_Size_Category'],
prefix=train_data[['Family_Size_Category']].columns[0])
train_data = pd.concat([train_data, family_size_dummies_df],axis=1)
4.生存模型预测：
1）线性拟合：对拟合结果>0.5认为生存，拟合结果小于0.5认为死亡
df = load_data('train.csv')
df = pre_processing(df)
lr = liner_regession(df)
df = load_data('test.csv')
df = pre_processing(df)
df.loc[df['Fare'].isna(),'Fare'] =0
predictors = ['Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','Cabin','Embarked']
test_predictions = lr.predict(df[predictors])
test_predictions[test_predictions >0.5] =1
test_predictions[test_predictions <=0.5] =0
print(test_predictions)
对训练模型采用三折检验，正确率为0.79；对整个训练数据进行参数拟合，并对测试数据进行预测，提交Kaggle，得到错误率0.75，结果比较差。
2）逻辑回归：
predictors = ['Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','Cabin','Embarked']
LogRegAlg = LogisticRegression(random_state=1,solver='liblinear')
re = LogRegAlg.fit(df[predictors], df["Survived"])
df = load_data('test.csv')
df = pre_processing(df)
df.loc[df['Fare'].isna(),'Fare'] =0
test_predictions = LogRegAlg.predict(df[predictors])
提交Kaggle，得到错误率0.76，正确率有所提高，但还是觉得低。
3）随机森林：
predictors = ['Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','Cabin','Embarked']
alg = RandomForestClassifier(random_state=1,n_estimators=10,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1)
kf = KFold(n_splits=3,shuffle=False,random_state=1)
scores = cross_val_score(alg, df[predictors], df["Survived"],cv=kf)
对训练数据，其交叉检验误差为0.85，提交Kaggle，准确率0.81，虽然在训练数据上准确率有所提高，但是在测试数据上，准确率反而降低了。
4）SVM
predictors = ['Pclass','Sex','Age','SibSp','Parch','Fare','Cabin','Embarked']
rbf_svm = SVC(gamma='auto')
rbf_svm.fit(df[predictors],df['Survived'])
df = load_data('test.csv')
df = pre_processing(df)
df.loc[df['Fare'].isna(),'Fare'] =0
test_predictions = rbf_svm.predict(df[predictors])
对训练数据，其准确率为0.885，然而对测试数据仅为0.72。
5.总结
通过分析，我们发现当时的历史背景下，所属阶层、经济水平处于高位的人更容易获救，并且由于当时的急救策略，女人、孩子以及有家庭成员存在的人更容易获救。并且能够发现，当时上传的三个港口经济发展情况。
通过，集中模型，我们对乘客生存进行预测，发现对于预测结果并不是特别满意，想要获得一个理想对模型，需要对数据进行进一步的特征化，同时可以利用xgboost对不同模型进行融合，调整参数，增加预测准确率。