we provide the outcome (also known as the “ground truth”) for each passenger. Your model will be based on “features” like passengers’ gender and class. You can also use feature engineering to create new features. 训练集,给出了每个船员的基本特征,比如性别,阶层,及最后的获救情况。
n_folds=3, random_state=1) #先拿逻辑回归预测 lr = LinearRegression() #存储三部分预测结果 predictions=[] #手动实施交叉验证算法 for tr,te in kf: train_predictors = train[predictors].iloc[tr,:] train_target = train["Survived"].iloc[tr] lr.fit...
train['Survived'].iloc[:])#训练test_predictions=alg.predict(test[predictors].iloc[:])#预测foriinrange(len(test_predictions)):#预测结果存入predictions.append(int(test_predictions
机器学习 1/1 创建者:格林希尔喵 收藏 python机器学习kaggle案例——泰坦尼克号船员获救预测 1.6万播放 课时1:课程简介 06:00 课时2:泰坦尼克数据介绍 06:10 课时3:数据预处理 13:37 课时4:回归模型 14:31 课时5:随机森林模型 12:57 课时6:特征选择 10:40...
今天,拿Kaggle中的项目来实战演练下:泰坦尼克号船员获救预测,先看下项目的基本描述: Competition Description 项目描述 The sinking of the RMS Titanic is one of the most infamous shipwrecks in ...点赞(0) 踩踩(0) 反馈 访问所需:1 积分 同意申明访问第三方链接 ...
#用.pivot_table()看不同的登船地点(C,Q,S)的总的票价和总的获救人数 port_stats = titanic_survival.pivot_table(index = "Embarked",values = ["Fare","Survived"],aggfunc = np.sum) print(port_stats) print("***") #用.dropna扔掉具有缺失值的行 titanic_survival...
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泰坦尼克号船员获救案例的数据原来的模样: 经过数据预处理后,解决了以下问题: 数据的Nan值问题 特征选取问题 新的特征创建 数据清洗问题 非数值型特征转换为可以计算的数值型 得到数据是直接可以feed到机器学习算法中,进行求解的: 下面,介绍利用这些数据,进行模型求解,预测船员的获救情况。
案例实战|泰坦尼克号船员获救预测(算法求解) 其中在算法求解部分,小编脑子出现短路,在第一个求解中本想调用逻辑回归,但是错误地调成了线性回归,图片如下所示: 现在修正为如下,修改为调用LogisticRegression,逻辑回归分类器,得出的正确预测精度为81.36% 。 特别感谢读者:GnahzNib 和 灵风,是你们帮助我发现的,谢谢你们!
PINN与GNN结合再发Nature!新颖度拉满!预测时间狂降430倍! 缝合网络的小师妹 斯坦福李飞飞最新演讲:Ai的历史和未来 院士智慧阁 强推!这绝对是B站2025开年最全的(python+机器学习+深度学习)系列教程!一口气学完python机器学习到深度学习入门到实战!机器学习|深度学习|AI ...