首先,登录Kaggle,去Titanic challenge网站下载train.csv和test.csv。保存到datasets/titanic目录。 主要涉及到的内容有:数据处理(对空白数据进行填充:Imputer)、自定义转换器、pipeline的编写以及采用以及SVCRandomForestClassifier进行分类预测 读取并加载数据 import os TITANIC_PATH = os,path.join("datasets","titanic")...
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)', '...
数据集地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 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...
决策树算法能够读取数据集合,决策树的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,在这些机器根据数据集创建规则时,就是机器学习的过程。 1.1 决策树的构造 决策树 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。
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')...
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。
数据集描述: kaggle上参与人数最多的competition,Titanic: Machine Learning from Disaster 1309条数据,其中训练集891条,测试集418条 数据字段: 分析目标: 1.寻找影响乘客生存与否的因素 2.根据训练集构建模型对测试集中数据进行预测 ---数据分析部分--- 二,缺失值、空值的补充 由图可见数据集中Embarked存在2个空值...
Titanic数据集是Kaggle上的一个比赛,入门级比赛题目,是想要预测乘客的生还情况,很多人都是从这里了开始的Machine Learning 关于数据集介绍参考官网:https://www.kaggle.com/c/titanic 题目的目的是预测,现在怎么预测我还不知道,但是简单来看,就是说找到哪些相关的属性会影响乘客获救/活下去,所以这一篇先看看哪些特征和...
(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('...
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...