Advertisement

基于KNN模型的泰坦尼克号生存预测分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用KNN算法对泰坦尼克号乘客的生存几率进行预测分析。通过数据预处理、特征选择及模型训练等步骤，旨在提升预测准确性，并探讨影响乘客生存的关键因素。 数据来源：Kaggle数据集包括1309名乘客的数据记录。其中891条记录的存活情况已知（train.csv），剩余418条则需要进行分析预测（test.csv）。字段含义如下： - PassengerId: 乘客编号 - Survived : 存活情况，存活为1，死亡为0 - Pclass : 客舱等级 - Name : 乘客姓名 - Sex : 性别 - Age : 年龄 - SibSp : 同乘的兄弟姐妹/配偶数量 - Parch: 同乘的父母/小孩数量 - Ticket: 船票编号 - Fare: 船票价格 - Cabin：

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于KNN模型的泰坦尼克号生存预测分析
    优质
    本项目运用KNN算法对泰坦尼克号乘客的生存几率进行预测分析。通过数据预处理、特征选择及模型训练等步骤，旨在提升预测准确性，并探讨影响乘客生存的关键因素。 数据来源：Kaggle数据集包括1309名乘客的数据记录。其中891条记录的存活情况已知（train.csv），剩余418条则需要进行分析预测（test.csv）。字段含义如下： - PassengerId: 乘客编号 - Survived : 存活情况，存活为1，死亡为0 - Pclass : 客舱等级 - Name : 乘客姓名 - Sex : 性别 - Age : 年龄 - SibSp : 同乘的兄弟姐妹/配偶数量 - Parch: 同乘的父母/小孩数量 - Ticket: 船票编号 - Fare: 船票价格 - Cabin：
     
  • 泰坦尼克号幸存者的预测分析
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 泰坦尼克号幸存者预测分析.zip
    优质
    本研究通过数据分析和机器学习模型，探究泰坦尼克号幸存者的特征与影响因素，旨在准确预测乘客生存概率。 机器学习期末作业使用了Kaggle泰坦尼克号罹难乘客生存预测的数据集。代码编辑器为Jupyter Notebook，论文排版采用LaTex。
     
  • 泰坦尼克号幸存者的预测分析.pdf
    优质
    本PDF文档通过数据分析方法，探究了泰坦尼克号灾难中幸存者的特点和生存概率的影响因素，旨在揭示历史事件背后的统计规律。 泰坦尼克号幸存者预测是一个经典的机器学习问题，旨在根据乘客的特征来预测他们是否在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。解决这个问题通常需要以下步骤： 1. 数据收集：获取包含乘客信息的数据集，其中包括年龄、性别、船票等级等特征以及关键标签——乘客是否存活。 2. 数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括填补缺失值（如使用平均数或中位数）、将分类变量转换为数值形式，并标准化数值特征以确保它们具有相同的尺度。 3. 特征选择：确定哪些输入变量最有助于预测目标。这可以通过统计分析或者领域知识来完成，在泰坦尼克号的例子中，年龄、性别和船票等级可能与生存率高度相关。 4. 模型选择及训练：根据问题的性质选择适当的机器学习模型进行训练。常见的模型有决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等。这些模型通过在数据集上优化算法来调整参数，以最小化预测误差。 5. 模型评估：使用测试集对模型性能进行全面评价，并计算准确率、精确率、召回率和F1分数等多种指标；绘制混淆矩阵可以帮助我们理解不同类别上的表现情况。 6. 模型优化：依据上述步骤中得到的结果调整参数或改进特征工程。例如，可以采用网格搜索或者随机搜索等方法以寻找最佳模型配置组合。 7. 应用预测结果：训练好的模型可用于新乘客的生存状态预测，在实际应用中该预测信息可能被用来制定救援策略或其他历史分析任务。 此外，还可以利用交叉验证技术提高模型泛化能力以及集成学习（如bagging和boosting）来增强稳定性与准确性。泰坦尼克号问题因其数据量适中、特征清晰且结果解释性强而成为初学者接触机器学习流程的理想案例。
     
  • 泰坦尼克号生存预测数据集
    优质
    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、票级等，用于分析和构建模型以预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事件中的生还情况。 泰坦尼克号数据集完整版已经试验过，欢迎下载。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测（Kaggle）
    优质
    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。
     
  • 泰坦尼克号幸存者预测分析（基于Kaggle数据）
    优质
    本研究利用Kaggle提供的泰坦尼克号乘客数据，通过数据分析和机器学习模型，探究并预测哪些乘客可能成为幸存者，深入解析影响生存率的关键因素。 机器学习期末作业 数据集来源：Kaggle泰坦尼克号罹难乘客生存预测数据集 代码编辑器：Jupyter Notebook 论文排版：LaTex