原文:泰坦尼克获救预测

数据中标签的含义: PassengerId gt 乘客ID Pclass gt 乘客等级 等舱位 Name gt 乘客姓名 Sex gt 性别 Age gt 年龄 SibSp gt 堂兄弟 妹个数 Parch gt 父母与小孩个数 Ticket gt 船票信息 Fare gt 票价 Cabin gt 客舱 Embarked gt 登船港口 将数据进行描述读取 发现Age中有缺失值,使用平均值填补缺 ...

2019-10-19 20:53 0 296 推荐指数:

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机器学习项目实战----泰坦尼克获救预测(一)

一、任务基础 泰坦尼克号沉没是历史上最著名的沉船事故之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇 ...

Sun Aug 11 01:00:00 CST 2019 3 2978
机器学习项目实战----泰坦尼克获救预测(二)

四、特征重要性衡量 通过上面可以发现准确率有小幅提升,但是似乎得到的结果还是不太理想。我们可以发现模型似乎优化的差不多了,使用的特征似乎也已经使用完了。准确率已经达到了瓶颈,但是如果我们还想提高精度 ...

Mon Aug 12 17:24:00 CST 2019 0 934
泰坦尼克号幸存预测

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 ...

Thu Oct 25 01:37:00 CST 2018 2 5148
pytorch kaggle 泰坦尼克生存预测

也不知道对不对,就凭着自己的思路写了一个 数据集:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 效果一般吧,不过至少出来了,hiahiahia ...

Sat Dec 15 00:41:00 CST 2018 0 1088
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 ...

Wed Apr 22 19:42:00 CST 2020 0 2640
 
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