Titanic数据集分析 下载积分: 1000 内容提示: 泰坦尼克数据集探索. 1. 简介:从泰塔尼克数据集中,根据每个乘客的信息,建立模型并进行预测。整篇文章分为三步:1. 特征选择2. 缺失数据处理3. 预测1 1.1 导入软件包并检查数据> library('ggplot2') # 可视化> library('ggthemes') # 可视化> library('scales')...
载入titanic-data.csv到一个DataFrame,然后用head()函数打印出前5行数据(p.s 用tail()函数可以打印出后5行)。 通过对数据的初步观测,这个数据样本一共有891行 * 12列数据,字段包含'PassengerId(乘客id)', 'Survived(是否活下来)', 'Pclass(船舱等级)', 'Name(姓名)', 'Sex(性别)', 'Age(年龄)', '...
r语言Titanic数据集获取 r语言数据集怎么使用,主要内容:一、对数据缺失值进行处理在R语言中,处理数据缺失值是数据预处理的一个重要步骤,通常采用以下方法:识别缺失值:在R中,缺失值通常用NA表示。你可以使用函数is.na()或complete.cases()来检测缺失值。删除缺失值:
根据各个特征的与生存情况(Survived)相关系数的大小,选择以下几个特征作为模型的输入:头衔(前面所在的数据集titleDf)、客舱等级(pclassDf)、家庭大小(familyDf)、船票价格(Fare)、船舱号(cabinDf)、登船港口(embarkedDf)、性别(Sex) 4 构建模型 4.1建立训练数据集和测试数据集 1.测试数据集 将Kaggle泰坦尼克号项目...
数据来源:http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txtTitanic数据集 Titanic数据集概述: RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。 1912年4月15日,在首航期间,泰坦尼克号撞上一座冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。
Titanic数据集是Kaggle上参与人数最多的项目之一。数据本身简单小巧,适合初学者上手,深入了解比较各个机器学习算法。 数据集包含11个变量:PassengerID、Pclass、Name、Sex、Age、SibSp、Parch、Ticket、Fare、Cabin、Embarked,通过这些数据来预测乘客在Titanic事故中是否幸存下来。
(完整版)Titanic数据集分析泰坦尼克数据集探索 1.简介: 从泰塔尼克数据集中,根据每个乘客的信息,建立模型并进行预 测。 整篇文章分为三步: 1.特征选择 2.缺失数据处理 3.预测 1.1导入软件包并检查数据 >library('ggplot2')# 可视化 >library('ggthemes')# 可视化 >library('scales')# 可视化 >library('...
(完整版)Titanic数据集分析.doc,泰坦尼克数据集探索 简介: 从泰塔尼克数据集中,根据每个乘客的信息,建立模型并进行预测。 整篇文章分为三步: 特征选择 缺失数据处理 预测 1.1 导入软件包并检查数据 library(ggplot2) # 可视化 library(ggthemes) # 可视化 library(s
TItanic 数据集 数据分析框架实践报告 前几日读了《KEEPING UP WITH THE QUANTS——Thomas H. Davenport (Author), Jinho Kim (Author)》,简单的使用书中的分析框架进行简单的数据分析处理 一、 构建问题 1. 识别问题 泰坦尼克数据集竞赛,要求根据数据集中各个字段使用机器学习进行建模,来预测泰坦尼克沉船事件中的任...
整篇文章分为三步: 1 .特征选择 2 .缺失数据处理 3 .预测 1.1 导入软件包并检查数据 library(ggplot2)#可视化 library(ggthemes)#可视化 library(scales)#可视化 library(dplyr)#数据处理 library(mice)#填充缺失数据 library(randomForest)#分类算法 #数据的导入 setwd(D:/Titanic)#设置默认功过路径 traintest...