Kaggle——Titanic: Machine Learning from Disaster

我就是Kaggle

1.项目背景：

项目的背景是大家都熟知的发生在1912年的泰坦尼克号沉船灾难，这次灾难导致2224名船员和乘客中有1502人遇难。而哪些人幸存那些人丧生并非完全随机。比如说你碰巧搭乘了这艘游轮，而你碰巧又是一名人见人爱，花见花开的一等舱小公主，那活下来的概率就很大了，但是如果不巧你只是一名三等舱的抠脚大汉，那只有自求多福了。也就是说在这生死攸关的情况下，生存与否与性别，年龄，阶层等因素是有关系的，如果把这些因素作为特征，生存的结果作为预测目标，就可以建立一个典型的二分类机器学习模型。在这个项目中提供了部分的乘客名单，包括各种维度的特征以及是否幸存的标签，存在train.csv文件中，这是我们训练需要的数据；另一个test.csv文件是我们需要预测的乘客名单，只有相应的特征。我们要做的工作就是通过对训练数据的特征与生存关系进行探索，构建合适的机器学习的模型，再用这个模型预测测试文件中乘客的幸存情况，并将结果保存提交给kaggle。

2.数据探索：

from pylab import mpl
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

train_data = pd.read_csv('train.csv')
print(train_data.info())