27 - 使用决策树预测泰坦尼克号乘客的生存几率

简介：
本项目运用Python和机器学习算法构建决策树模型，旨在分析并预测泰坦尼克号乘客的生存几率，探究不同特征对生存率的影响。 **Titanic 乘客生存预测流程详解** 在机器学习领域，数据挖掘与模型构建是一项关键任务。本项目聚焦于使用决策树算法对“泰坦尼克号”乘客的生存情况作出预测，并详细介绍整个流程，包括数据获取、数据探索、数据清理、特征选择、决策树模型构建、模型预测与评估以及决策树可视化。 1. **数据获取** 我们需要获得泰坦尼克号乘客的数据集。这个数据集通常包含有关乘客的信息，如年龄、性别、票价和船舱等级等信息，这些都是预测生存率的重要因素。这类数据可以从各种在线资源下载到本地进行分析使用。 2. **数据探索** 接下来是数据探索阶段，也称为探索性数据分析（EDA）。目标在于理解基本的数据特性，并检查缺失值、异常值以及变量间的分布关系。例如，我们可以查看年龄的平均数与中位数，研究性别对生存率的影响，或探讨票价与生存率之间的联系。 3. **数据清理** 确保模型质量的关键步骤之一是进行数据清洗工作。这包括处理缺失的数据点（如通过填充、删除或者使用统计方法估计），为分类变量编码，并且管理异常值以防止它们干扰到训练过程中的结果准确性。 4. **特征选择** 挑选合适的特征对于提高模型性能至关重要。我们可以利用相关性分析、卡方检验或信息增益等技术来评估各个属性的重要性。“性别”、“年龄”、“船舱等级”（票价的一个间接指标）和“是否独自旅行”的情况可能是影响乘客生存的关键因素。 5. **决策树模型** 决策树是一种直观且易于理解的分类器。它通过一系列基于特征的问题将数据进行分割，形成分枝结构，并最终得出预测结果。在Python中可以使用scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`来实现这一功能，调整参数如最大深度、最小叶子节点样本数等以优化模型性能。 6. **模型评估** 训练好决策树后，通过交叉验证进行预测并利用准确率、精确度、召回率以及F1分数和混淆矩阵等指标对模型的表现进行全面评价。此外还可以使用网格搜索或随机搜索法来进行超参数调优。 7. **决策树可视化** 展示决策树结构有助于理解其内部的逻辑与规则。“plot_tree”函数可用来生成可视化的图表，从而识别哪些特征在预测过程中扮演了关键角色，并观察它们如何影响最终结果。 通过这个项目可以深入了解如何利用决策树解决实际问题，同时也能提升数据预处理、特征工程和模型评估的能力。这将为今后的数据科学工作奠定坚实的基础。