该项目作为机器学习入门的经典项目,运用Pandas、Numpy等库进行数据清洗/补充/分析; 附之网格搜索调参,建立Knn、Adaboost、GBDT、RandomForest等分类器进行准确率测算/对比,输出最优模型; 由于本项目中,Kaggle评估标准为 accuracy;即,得分越高,准确率越高;得分为1.0,准确率100%,说明该模型预测结果与实际结果全部相符; ...
kaggle实战——titanic分析 爱数分的小菇凉 数据分析的魅力不在于数据,而在于分析2 人赞同了该文章 一、数据集获取 登陆kaggle账号(注册流程),点击compete-All Competitions-选择all categories中的get started-在选择inclass,找到titanic案例。 Kaggle Competitions482 播放 · 0 赞同视频 二、数据集介绍 (一)下载...
完整代码见kaggle kernel或GitHub 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享。正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇。 事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征、...
这其实才是Kaggle最吸引人的地方,因为这些数据比赛并没有官方的最好答案,在这里一切以最后的score说话,很多高分team处理数据的方法是很值得学习的。 和多数小白一样,在面对Kaggle众多比赛无从下手的时候,我选择从最简单的Titanic预测生还者比赛入门。 1、数据清洗和预处理 数据的质量决定模型能达到的上界。这话说的...
https://www.kaggle.com/c/titanic/data 树根这里先剧透一下我们接下来要做什么。 1.第一步我们先要对数据进行可视化,进行简单的数据探索; 2.然后对数据进行清洗,比如对缺失值进行填补、进行特征二值化,编制哑变量等等。值得一提的是,这里由于年龄缺失值较多,树根对年龄的缺失值采用随机森林模型预测填补的方法; ...
kaggle入门之titanic 看过吴恩达的视频,觉得自己学的已经很多了,虽然很多知识点是囫囵吞枣,但是纸上得来终觉浅,刚好看到网上有人刷kaggle,其中titanic为大家公认的入门必学。 一拿到题目,就蒙了,从来没有过ML的实战经验,第一次上来,不知道从哪里下手,于是从网上又找到了入门的教程,特此声明,此程序并非自己想出来...
本例主要针对kaggle上的Titanic数据集进行分析预测,文章主体分为以下两个部分: 机器学习流程的回顾 Titanic数据集的分析和处理 image PS:流程回顾来源于Udacity的机器学习入门课程,Titanic数据的处理参考了kaggle上众位大佬的分享。 ———流程回顾——— 在开始进行分析...
kaggle titanic是用R Studio完成的，所以第一步要先下载。在数据分析中开始的重要任务是EDA(探索性数据...
一定要重视上面的结构!这是 Kaggle 比赛代码通用的习惯,共两个文件夹:input 和 code。数据集放在 input 中,代码放在 code 中。 项目实战 开端 一个完整的数据科学项目,大概分为以下阶段: 探索性数据分析 EDA(Exploratory Data Analysis),从数据的统计分布等特征,探索数据规律; ...
开始Kaggle练习,最先进行的当然是Kaggle的“Hello World”---预测哪些泰坦尼克的旅客幸存。自己最开始写的很乱,包括数据处理、分析、建模等。参考了Kaggle的一篇[1]再整理一遍,清晰很多。实验并没有得到一个很好的结果,但是规范了整个流程,因此写下笔记 本文约1.4k字,预计阅读10分钟 ...