Titanic数据集数据来源:http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt Titanic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。 这一耸人听闻的悲剧震撼了国际...
(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('...
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:
(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
我把原始数据titanic-data.csv放在和notebook文件同一目录下,然后通过read_csv来载入文件,当然在开始载入数据前,我必须按照需求将需要用到的Python包导入进来。 #用于数据分析importpandasaspdimportnumpyasnp#用于绘图importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinline ...
df_test =pd.read_csv('sklearn/项目一:Titanic数据集乘客获救预测/test.csv') # 查看数据组成情况 print(df_train.shape,df_test.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 该数据集由两部分组成: 训练集:891条 测试集:418条 # 查看数据 df_train.head() ...
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。
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...
一、读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗。 titanic数据集包含11个特征,分别是: Survived:0代表死亡,1代表存活 Pclass:乘客所持票类,有三种值(1,2,3) Name:乘客姓名 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄(有缺失) SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值) ...