基于Keras的泰坦尼克号旅客生存预测（浙江大学城市学院）.zip

简介：
本项目使用Python机器学习库Keras，在泰坦尼克号生存数据集上训练模型，旨在准确预测乘客是否生还。由浙江大学城市学院学生完成。 在本项目中，我们探讨了如何使用深度学习框架Keras来预测泰坦尼克号乘客的生存情况。这个经典的机器学习任务旨在根据乘客的各种特征（如年龄、性别、票价等），判断他们在1912年泰坦尼克号沉船事件中的存活状况。该项目由浙江大学城市学院计算机与计算机科学学院提供，旨在帮助学生理解和应用深度学习技术。 我们需要了解机器学习的基本流程，包括数据预处理、模型构建、训练和评估。在本项目中，我们将从数据预处理开始着手。泰坦尼克号的数据集通常包含缺失值（如年龄、舱位等），需要使用适当的方法填充这些空白，例如用中位数或平均数替代。同时，非数值特征（如性别）需转化为数值形式，可以通过one-hot编码实现。 接下来，我们将搭建一个Keras模型。Keras是基于TensorFlow的高级API，它允许快速构建和训练神经网络。在这个任务中，我们可以选择构建简单的全连接网络(Dense Layers)或更复杂的卷积神经网络(CNN)，模型通常由输入层、隐藏层和输出层构成，每层包含多个神经元。激活函数如ReLU可以为网络引入非线性特性，使其能够学习到更加复杂的数据模式。 在完成模型搭建后，我们需要定义损失函数（例如二元交叉熵）和优化器（比如Adam），并设置训练的超参数，包括学习率、批次大小以及训练轮数等。然后使用fit方法进行模型训练，并将数据集划分为训练集和验证集以监控模型泛化能力。 完成模型训练后，我们将把该模型应用到测试集中对未知数据做出预测，并计算准确率、精确率、召回率及F1分数等评价指标来评估性能。如果发现模型表现不佳，则可以通过调整网络结构（如增加层数）、改变激活函数或者实施正则化等方式提升其效果。 此外，我们还可以进行特征工程尝试创建新的特征或组合现有特征以增强学习能力。例如，家庭成员的数量可能对生存概率有影响，可以基于此来构建新特征。 理解并解释模型的预测结果同样重要。我们可以使用如TensorBoard等可视化工具帮助分析各个特征的重要性，并确定哪些因素在预测中扮演关键角色。 通过这个项目，学生能够掌握Keras和TensorFlow的基本用法以及深度学习技术的实际应用，从而提升自己的机器学习技能水平。这是一个将理论知识与实际操作相结合的良好实践机会，有助于加深对深度学习的理解。