实例:泰坦尼克号幸存者的预测

泰坦尼克号的沉没是世界上最严重的海难事故之一,今天我们通过分 类树模型来预测一下哪些人可能成为幸存者。数据集来着https://www.kaggle.com/c/titanic,数据集会随着代码一起提供给大家,大家可以在下载页面拿到,或者到群中询问。数据集包含两个csv格式文件,data为我们接下来要使用的数据,test为kaggle提供的测试集。

  • 导入所需要的库
  • 导入数据集,探索数据
  • 相关变量分析
    *查看存活率
    *单变量之间的分析
    *多变量之间的分析
    *缺失值的填充
    *相关检验
  • 对数据集进行不涉及到训练集和测试集之间相互影响的预处理(分箱)
  • 提取标签和特征矩阵,分测试集和训练集
  • 导入模型
  • 观察模型的拟合状况
  • 调参数(我们这里用网格格搜索调整参数)
  • 评估模型,ROC曲线
    具体代码如下:https://nbviewer.jupyter.org/github/xiaotaiyang08/123/blob/master/练习案例泰坦尼克.ipynb

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