kaggle比赛——Titanic - Machine Learning from Disaster

import numpy as np
import os
import pandas as pd
import matplotlib 
train_data = pd.read_csv("D:\\kaggle competition\\titanic\\input\\train.csv")
train_data.head()
test_data = pd.read_csv("D:\\kaggle competition\\titanic\\input\\test.csv")
test_data.head()
women = train_data.loc[train_data.Sex == 'female']['Survived']
rate_women = sum(women)/len(women)
print("% of women who survived:", rate_women)
men = train_data.loc[train_data.Sex == 'male']["Survived"]
rate_men = sum(men)/len(men)

print("% of men who survived:", rate_men)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
y = train_data["Survived"]

features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]
X = pd.get_dummies(train_data[features])
X_test = pd.get_dummies(test_data[features])
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X_test)
output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions})
output.to_csv("D:\\kaggle competition\\titanic\\output\\submission.csv", index=False)

解释一遍提供的Python代码：

import numpy as np

这一行代码导入了NumPy库，并将其别名设置为"np"。NumPy是Python中用于数值计算的强大库。

import os

这一行代码导入了os模块，它提供了与操作系统相关的功能，例如与文件系统的交互。

import pandas as pd

这一行代码导入了pandas库，并将其别名设置为"pd"。Pandas是Python中流行的数据处理和分析库。

import matplotlib

这一行代码导入了matplotlib库，它是一个用于数据可视化的绘图库。

train_data = pd.read_csv("D:\\kaggle competition\\titanic\\input\\train.csv")

这一行代码从指定的文件路径读取一个名为"train.csv"的CSV文件，并将其加载到名为"train_data"的pandas DataFrame中。这个数据表示Kaggle上泰坦尼克号竞赛的训练数据。

train_data.head()

这一行代码显示"train_data" DataFrame的前几行数据，以快速查看加载的数据。

test_data = pd.read_csv("D:\\kaggle competition\\titanic\\input\\test.csv")

这一行代码从指定的文件路径读取一个名为"test.csv"的CSV文件，并将其加载到名为"test_data"的pandas DataFrame中。这个数据表示Kaggle上泰坦尼克号竞赛的测试数据。

test_data.head()

这一行代码显示"test_data" DataFrame的前几行数据，以快速查看加载的数据。

women = train_data.loc[train_data.Sex == 'female']['Survived']

这一行代码创建了一个名为"women"的pandas Series，其中包含"train_data" DataFrame中"Sex"列为’female’的行的"Survived"列的值。

rate_women = sum(women)/len(women)

这一行代码通过将幸存的女性乘客总数除以女性乘客的总数，计算出女性乘客的生存率。

print("% of women who survived:", rate_women)

这一行代码将计算得到的女性乘客生存率打印到控制台上。

men = train_data.loc[train_data.Sex == 'male']["Survived"]

这一行代码创建了一个名为"men"的pandas Series，其中包含"train_data" DataFrame中"Sex"列为’male’的行的"Survived"列的值。

rate_men = sum(men)/len(men)

这一行代码通过将幸存的男性乘客总数除以男性乘客的总数，计算出男性乘客的生存率。

print("% of men who survived:", rate_men)

这一行代码将计算得到的男性乘客生存率打印到控制台上。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

这一行代码从scikit-learn（sklearn）库中导入RandomForestClassifier类。RandomForestClassifier是一种用于分类任务的机器学习模型。

y = train_data["Survived"]

这一行代码创建了一个名为"y"的pandas Series，其中包含"train_data" DataFrame中的"Survived"列的值。这将作为机器学习模型的目标变量。

features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]

这一行代码定义了一个包含特征列名的列表，这些特征将作为机器学习模型的输入。

X = pd.get_dummies(train_data[features])

这一行代码通过对"train_data" DataFrame中选择的特征列（“Pclass”、“Sex”、“SibSp"和"Parch”）应用独热编码，创建了一个名为"X"的新DataFrame。

X_test = pd.get_dummies(test_data[features])

这一行代码通过对"test_data" DataFrame中选择的特征列应用独热编码，创建了一个名为"X_test"的新DataFrame。这确保测试数据以与训练数据相同的方式进行准备，以便进行预测。

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=1)

这一行代码创建了一个RandomForestClassifier模型的实例，并指定了一些超参数：100个估计器（树）在随机森林中，每棵树的最大深度为5，random_state为1以保证结果可重现。

model.fit(X, y)

这一行代码使用训练数据（"X"作为输入特征和"y"作为目标变量）训练RandomForestClassifier模型，以学习数据中的模式并进行预测。

predictions = model.predict(X_test)

这一行代码使用训练好的RandomForestClassifier模型对测试数据（“X_test”）进行预测。

output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions})

这一行代码创建了一个新的DataFrame，其中包含预测的"Survived"值和对应的"test_data" DataFrame中的"PassengerId"值。

output.to_csv("D:\\kaggle competition\\titanic\\output\\submission.csv", index=False)

这一行代码将"output" DataFrame保存为名为"submission.csv"的CSV文件，保存路径为指定的文件路径。这个CSV文件可以作为Kaggle竞赛的最终提交结果。