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随机森林对泰坦尼克号案例进行了Python实现。

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简介：
通过运用随机森林算法对泰坦尼克号数据集进行分类预测，该流程涵盖了详细的参数调整环节以及分类结果的综合评估，同时还包括绘制ROC曲线以可视化预测性能的过程。

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  • Python中用随机森林进行泰坦尼克号案例的实现
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    本案例通过Python编程语言利用随机森林算法对泰坦尼克号乘客生存率数据集进行预测分析，展示了特征选择和模型训练的具体步骤。 使用随机森林算法对泰坦尼克号数据集进行分类预测，并包括参数调试过程以及分类结果的评估。此外，还需绘制ROC曲线以进一步分析模型性能。
     
  • 泰坦尼克号生存预测之随机森林.ipynb
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    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。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测的决策树与随机森林实例
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    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...
     
  • 基于泰坦尼克号幸存者数据的随机森林实现和参数调整的R与Python对比分析
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    本研究通过R语言和Python对泰坦尼克号乘客生存数据应用随机森林模型，并对比两种编程环境下的算法性能及参数优化效果。 随机森林实现及调参 一、R语言方法 1. 手动调参 2. 网格调参 二、Python方法 本博客使用泰坦尼克号数据进行演示，具体的数据预处理步骤请参考之前的决策树调参文章。 ### 一、R语言方法 #### 1. 手动调参 仅使用常规包：randomForest和循环编写。 - 建模 ```r set.seed(6) rf <- randomForest(Survived~., data=train, ntree=100) y_pred <- predict(rf, test) A <- as.matrix(table(y_pred, test$Survived)) acc <- sum(diag(A))/sum(test$Survived != -1) # 计算准确率 ```
     
  • 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！
     
  • 泰坦尼克号案例PPT演示文稿
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    本PPT演示文稿全面剖析了“泰坦尼克号”这一历史悲剧，深入探讨其沉船原因、背后的安全管理问题及对现代海上安全法规的影响。 这是一个大家都熟悉的“杰克与罗斯”的故事背景：豪华游轮沉没，乘客们惊恐逃生，但救生艇数量有限，并非每个人都能获救。副船长宣布“女士和孩子优先”，所以是否能够获救并不是随机的，而是基于一些背景因素来决定先后顺序的。训练和测试数据包括了一些乘客的个人信息以及他们是否存活下来的信息，目的是尝试根据这些信息建立合适的模型并预测其他人的生存状况。这是一个典型的二分类问题，可以通过我们之前讨论过的逻辑回归方法来进行处理。