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基于泰坦尼克号幸存者数据的随机森林实现和参数调整的R与Python对比分析

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简介：
本研究通过R语言和Python对泰坦尼克号乘客生存数据应用随机森林模型，并对比两种编程环境下的算法性能及参数优化效果。 随机森林实现及调参 一、R语言方法 1. 手动调参 2. 网格调参 二、Python方法 本博客使用泰坦尼克号数据进行演示，具体的数据预处理步骤请参考之前的决策树调参文章。 ### 一、R语言方法 #### 1. 手动调参 仅使用常规包：randomForest和循环编写。 - 建模 ```r set.seed(6) rf <- randomForest(Survived~., data=train, ntree=100) y_pred <- predict(rf, test) A <- as.matrix(table(y_pred, test$Survived)) acc <- sum(diag(A))/sum(test$Survived != -1) # 计算准确率 ```

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  • 基于泰坦尼克号幸存者数据的随机森林实现和参数调整的R与Python对比分析
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    本研究通过R语言和Python对泰坦尼克号乘客生存数据应用随机森林模型，并对比两种编程环境下的算法性能及参数优化效果。 随机森林实现及调参 一、R语言方法 1. 手动调参 2. 网格调参 二、Python方法 本博客使用泰坦尼克号数据进行演示，具体的数据预处理步骤请参考之前的决策树调参文章。 ### 一、R语言方法 #### 1. 手动调参 仅使用常规包：randomForest和循环编写。 - 建模 ```r set.seed(6) rf <- randomForest(Survived~., data=train, ntree=100) y_pred <- predict(rf, test) A <- as.matrix(table(y_pred, test$Survived)) acc <- sum(diag(A))/sum(test$Survived != -1) # 计算准确率 ```
     
  • 泰坦尼克号幸存预测的决策树与随机森林实例
    优质
    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...
     
  • 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
     
  • 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
     
  • Titanic-survivor泰坦尼克号幸存者数据.zip
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    本数据集包含了泰坦尼克号灾难中的幸存者信息，包括乘客姓名、年龄、性别、登船地点等详细资料，为研究和分析提供了宝贵的历史数据。 Titanic-master泰坦尼克号幸存者数据包含了关于该船遇难者的详细记录。这些文件提供了有关乘客和船员的重要信息，包括他们的年龄、性别、登船地点以及是否在灾难中生还等相关细节。这份资料对于研究那次悲剧事件及其对人们生活的影响具有很高的价值。
     
  • 泰坦尼克号幸存者预测【完整Python代码与数据集】
    优质
    本项目通过Python编写完整代码及使用相关数据集，模拟分析了泰坦尼克号乘客的生存概率，旨在探究各种因素对生存几率的影响。 为了充实项目或简历经历，可以利用机器学习和统计学知识解决预测分类问题，并在代码中详细解释知识点及编写详尽的注释。相关详细介绍可参考博文内容。
     
  • 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。
     
  • 泰坦尼克号幸存数据分析PPT+代码
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    本PPT通过数据分析深入探讨了“泰坦尼克号”事件中幸存者的特点和生存几率的影响因素，并附有相关数据处理的代码。适合历史与统计学爱好者及研究者参考学习。 这段文字包含代码和PPT讲解的内容。