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泰坦尼克号生存预测随机森林代码及文件详解与注释

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简介：
本项目提供一份详细的泰坦尼克号乘客生存预测的随机森林算法代码，包含数据预处理、模型训练和结果分析，并附有详尽注释。 在网上找到了一个博主的代码，并进行了实现、修改与理解。我是初学者，在代码里添加了备注以便直接使用，希望能与大家一起学习进步！如果有好的学习资料可以私信我共享，学渣在此求教！希望大家一起学习原博主的文章内容，感谢原博主分享知识！

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  • 泰坦尼克号生存预测随机森林代码及文件详解与注释
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    本项目提供一份详细的泰坦尼克号乘客生存预测的随机森林算法代码，包含数据预处理、模型训练和结果分析，并附有详尽注释。 在网上找到了一个博主的代码，并进行了实现、修改与理解。我是初学者，在代码里添加了备注以便直接使用，希望能与大家一起学习进步！如果有好的学习资料可以私信我共享，学渣在此求教！希望大家一起学习原博主的文章内容，感谢原博主分享知识！
     
  • 泰坦尼克号生存预测之随机森林.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook通过应用随机森林算法来分析泰坦尼克号乘客数据，旨在预测哪些乘客能够幸存下来。 随机森林：泰坦尼克号生存预测随机森林模型可以用于分析乘客的特征数据，并预测他们在泰坦尼克号沉船事件中的生还概率。这种方法利用多棵决策树进行投票，从而提高预测准确性。通过训练大量树木并综合结果，该算法能够处理复杂的非线性关系和高维度的数据集，在此问题上展现出强大的分类能力。
     
  • 决策树与随机森林在泰坦尼克号生存预测中的应用
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    本研究利用决策树和随机森林算法分析泰坦尼克号乘客数据，旨在准确预测乘客生存概率，探讨特征重要性及模型泛化能力。 使用决策树和随机森林模型预测泰坦尼克号乘客的存活率。该任务采用熊猫（Pandas）和 scikit-learn 库进行数据分析与建模。数据及比赛详情请参考相关资料。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测的决策树与随机森林实例
    优质
    本文章详细介绍了运用决策树和随机森林模型对《泰坦尼克号》乘客生存几率进行预测的方法，并提供了具体的代码实现案例。 用决策树和随机森林模型预测泰坦尼克号乘客的存活率 使用熊猫和 scikit-learn。 数据及比赛详情：决策树是一种基本的分类与回归方法，学习通常包含三个步骤...
     
  • 泰坦尼克号生存预测数据集
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    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、票级等，用于分析和构建模型以预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事件中的生还情况。 泰坦尼克号数据集完整版已经试验过，欢迎下载。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测（Kaggle）
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    本项目基于Kaggle竞赛“泰坦尼克号生存预测”，通过分析乘客数据如年龄、性别、舱位等级等，建立模型以预测其生还概率。 【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic。score：0.80861，项目包含 jupyter notebook、csv 和 python 文件。代码中包括 EDA（探索性数据分析）过程，并使用了逻辑回归模型（Logistic Regression）、决策分类树模型（Decision Tree）、随机森林模型（Random Forest）和梯度提升树模型（Gradient Boosting Tree）。其中，最高得分为逻辑回归模型的0.80861。
     
  • 泰坦尼克号生存预测数据集.rar
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    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息，旨在通过机器学习模型预测他们在泰坦尼克号灾难中的幸存情况，为数据分析和建模提供宝贵资源。 Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rarTitanic生存预测数据集包含多次重复，表明这是一个与泰坦尼克号乘客生还情况相关的数据分析文件集合。