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【原创】R语言中的泰坦尼克号随机森林分析报告及代码数据

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简介：
本篇报告深入剖析了利用R语言进行泰坦尼克号幸存预测的经典案例，通过详尽的数据预处理与模型训练，最终采用随机森林算法实现高效预测。文中不仅详细解释了每一步的实施过程，还提供了完整的代码和数据集以供读者参考和实践。 R语言泰坦尼克号随机森林案例数据分析报告（附代码数据）

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  • 【原创】R语言中的泰坦尼克号随机森林分析报告及代码数据
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    本篇报告深入剖析了利用R语言进行泰坦尼克号幸存预测的经典案例，通过详尽的数据预处理与模型训练，最终采用随机森林算法实现高效预测。文中不仅详细解释了每一步的实施过程，还提供了完整的代码和数据集以供读者参考和实践。 R语言泰坦尼克号随机森林案例数据分析报告（附代码数据）
     
  • 泰坦尼克号数据报告-泰坦尼克号数据分析.pdf
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    本PDF报告深入分析了泰坦尼克号乘客的数据，涵盖了生存率、性别、年龄及舱位等级等因素的影响，旨在揭示这一历史悲剧背后的统计规律与社会现象。 泰坦尼克号数据报告 891名乘客中有549人遇难，占61.6%，342人生还，占38.4%。 各等级船舱的乘客人数如下： - 三等船舱：最多，占比为55.1% - 一等船舱：次之，占比为24.2% - 二等船舱：最少，占比为20.7% 男女乘客分布情况： 男乘客有577人，占64.8%；女乘客有314人，占35.2%。 年龄分布方面： 通过直方图可以看出，大多数人的年龄集中在29岁左右。具体描述性统计数据显示平均年龄为29.5岁，最大值为80岁，最小值不到一岁（使用int()取整后显示为零）。 兄弟姐妹及配偶在船上的乘客情况如下： - 没有兄弟姐妹或配偶的乘客较多，占68.2%。 父母和孩子也在船上分布的情况： 通过柱状图可以看出不同数量的家庭成员随行比例。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 泰坦尼克号的数据分析
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    《泰坦尼克号的数据分析》探索了历史上这一悲剧性事件中的乘客数据，通过统计方法揭示社会经济因素对生存率的影响。 在处理泰坦尼克号数据的任务过程中，我体验到了学习React框架的乐趣，并且进一步了解了船上的乘客资料。能够将历史记录以新颖而有意义的方式展示给大众，这确实令人感到兴奋。 完成任务的过程可以按时间顺序分为几个步骤：首先，我对每个属性进行了研究并确定了表的标题。这些字段包括唯一标识符（WHO id）、姓氏、性别、出发地、船舱等级、票价以及最终事件——是否幸存下来等信息。通过这种方式，我能够构建出一个讲述故事的数据表格。 在后端结构的设计上，我把获取数据的过程简化为两个主要步骤：一是取得资料；二是处理这些资料。这两个过程被整合到main()函数中，并且该函数还与一些辅助函数协同工作以完成任务。最终的输出结果是一系列地图形式的数据集，这样可以保持键值顺序的一致性以便更好地讲故事。 在编写代码时，我力求每一行都易于阅读，在添加注释前会先将布尔变量等设置好。例如，在if语句或其他需要的地方使用这些预设好的值来简化逻辑处理过程。
     
  • 泰坦尼克号Python数据分析
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    本项目运用Python进行泰坦尼克号乘客数据的深度分析，探索影响生存率的关键因素，并构建预测模型。 泰坦尼克号数据分析使用Python进行，包括数据集和源代码，强烈推荐。
     
  • 泰坦尼克号数据集分析...
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    本项目基于著名的“泰坦尼克号”数据集进行深入探索和分析，旨在揭示乘客生存率背后的统计规律与社会因素。 泰坦尼克号数据集加上源代码及详细注释。
     
  • 泰坦尼克号数据集分析
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    《泰坦尼克号数据集分析》探索了历史上著名海难中的乘客生存情况，通过数据分析揭示社会经济因素对生存率的影响。 泰坦尼克号数据集是数据分析领域的一个经典案例。1912年4月15日，在她的第一次航行中，泰坦尼克号与冰山相撞沉没，导致船上的2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场灾难震惊了全世界，并促使船舶安全规定得以完善。 造成此次悲剧的一个原因是船上救生艇的数量不足。尽管在事故中的幸存者有一定运气成分，但某些人群比其他群体更有可能存活下来。那么有哪些因素影响着最终乘客的生存几率呢？ 泰坦尼克号数据集中包含11个特征： - Pclass：表示乘客所持有的票类（分为Lower、Middle和Upper三个等级） - Survived：0代表遇难，1代表幸存 - Name：乘客姓名 - Sex：乘客性别 - Age：乘客年龄（存在缺失值） - SibSp：同行的兄弟姐妹或配偶数量（整数值） - Parch：同行父母或子女的数量（整数值） - Ticket：票号（字符串格式） - Fare：票价金额（浮点数，范围从0到500不等） - Cabin：乘客所在的船舱位置（存在缺失值） - Embarked：登船港口（S、C和Q三个选项）
     
  • 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！