Kaggle入门——泰坦尼克号生还者预测
前言 这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析。强烈建议在做这个比赛的时候，再看一遍电源《泰坦尼克号》，可能会给你一些启发，比如妇女儿童先上船等。所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有先后顺序的。 1，背景介绍 1912年4月15日，载着1316号乘客和891名船员的豪华 ...
原文：Kaggle泰坦尼克号案例
数据来源 数据来源 来自kaggle的数据集Titanic：Titanic: Machine Learning from Disaster train文档数据是用来分析和建模，包含有生存情况信息 test数据是用来最终预测其生存情况并生成结果文件。 分析流程 不同变量跟生存情况的关系分析 查看缺失值并对缺失值进行处理 建立模型并预测 提交预测结果，查看网站排名。 数据分析 载入文件： 可以看到所 ...
2018-06-08 16:14 1 6547 推荐指数：
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kaggle 泰坦尼克号问题总结
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本次项目主要围绕Kaggle上的比赛题目: "给出泰坦尼克号上的乘客的信息, 预测乘客是否幸存" 进行数据分析 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征分析 4. 特征工程 5. 构建模型 正文 ...
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概述 1912年4月15日，泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然幸存下来有一些运气因素，但有一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。在本文中将对哪些人 ...