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泰坦尼克号幸存预测的决策树与随机森林实例

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简介：
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...

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  • 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...
     
  • 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（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。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
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    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、舱位等级等，用于分析与预测哪些因素影响了他们在1912年泰坦尼克号沉船事件中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含在文件 Taitanic data.zip 中。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
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    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如性别、年龄、舱位等级等，用于分析和构建模型预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事故中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含了用于分析乘客在“泰坦尼克”号沉船事件中的生还可能性的相关信息。这个数据集通常被用来进行机器学习模型的训练，以便更好地理解哪些因素可能影响一个人在这场灾难中幸存下来的可能性。这些因素包括但不限于年龄、性别、舱位等级和家庭成员数量等。通过这样的分析，可以帮助识别出那些在类似情况下最有可能需要特别关注的人群。
     
  • 泰坦尼克号幸存者的预测分析
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    本研究通过数据分析和历史记录，探讨了泰坦尼克号灾难中幸存者的特点与影响因素，旨在揭示社会经济地位、性别角色等变量如何影响生存几率。 泰坦尼克号幸存者预测泰坦尼克号幸存者预测泰坦尼克号幸存者预测泰坦尼克号幸存者预测泰坦尼克号幸存者预测
     
  • 泰坦尼克号幸存船员预测分析
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    本文章聚焦于泰坦尼克号沉没事件中幸存船员的故事与经历，并结合数据分析和历史记录进行深入探讨。 泰坦尼克号船员获救预测第一步是导入各种包： ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei] # 用来正常显示中文标签 import seaborn as sns from sklearn import datasets, impute from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PolynomialFeatures ``` 这段代码导入了数据处理、可视化和机器学习预处理所需的库。