Python & Scikit-Learn | 泰坦尼克号数据挖掘分析【附源码】【含精美图表展示】
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简介：
本教程深入讲解如何使用Python及Scikit-Learn库进行泰坦尼克号乘客生存预测的数据挖掘与分析，并提供源代码和精美图表，帮助学习者掌握数据分析技巧。
现有 titanic.csv 数据集。该数据集记录了泰坦尼克轮船上的乘客信息。使用 sklearn 对该数据集进行分析，探究生存率与哪些因素有关（性别、年龄、是否有伴侣、票价、舱位等级、包间、出发地点）。操作方法如下：
1. 将数据随机分成训练集和测试集两类。
2. 构造特征向量。（注意：如果所选特征是非数值特征，则需要将其转换为数值。）
3. 分别使用判定树、KNN（最近邻算法）、SVC（支持向量机）以及朴素贝叶斯四种模型对数据进行训练，并利用测试集预测结果。
4. 使用混淆矩阵评估分类器的性能，比较不同模型的效果。
5. 绘制ROC曲线。
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