原文:Kaggle競賽 —— 泰坦尼克號(Titanic)

完整代碼見kaggle kernel或 GitHub 比賽頁面:https: www.kaggle.com c titanic Titanic大概是kaggle上最受歡迎的項目了,有 多支隊伍參加,多年來誕生了無數關於該比賽的經驗分享。正是由於前人們的無私奉獻,我才能無痛完成本篇。 事實上kaggle上的很多kernel都聚焦於某個特定的層面 比如提取某個不為人知的特征 使用超復雜的算法 專做E ...

2017-08-10 12:57 0 2078 推薦指數:

查看詳情

Kaggle泰坦尼克號案例

1、數據來源 (1)數據來源 來自kaggle的數據集TitanicTitanic: Machine Learning from Disaster train文檔數據是用來分析和建模,包含有生存情況信息;test數據是用來最終預測其生存情況並生成結果文件。 2、分析流程 (1)不同變量 ...

Sat Jun 09 00:14:00 CST 2018 1 6547
Kaggle入門——泰坦尼克號生還者預測

前言   這個是Kaggle比賽中泰坦尼克號生存率的分析。強烈建議在做這個比賽的時候,再看一遍電源《泰坦尼克號》,可能會給你一些啟發,比如婦女兒童先上船等。所以是否獲救其實並非隨機,而是基於一些背景有先后順序的。 1,背景介紹   1912年4月15日,載着1316乘客和891名船員的豪華 ...

Wed Apr 22 19:42:00 CST 2020 0 2640
Kaggle泰坦尼克號生存情況預測

Kaggle 是一個流行的數據科學競賽平台 一、機器學習的基本步驟 二、提出問題 什么樣的人更容易生存? 三、理解數據 3.1數據來源 https://www.kaggle.com/c/titanic 分為 訓練集:train.csv,891條數據 測試 ...

Thu Dec 26 07:08:00 CST 2019 0 568
kaggle 泰坦尼克號問題總結

學習了機器學習這么久,第一次真正用機器學習中的方法解決一個實際問題,一步步探索,雖然最后結果不是很准確,僅僅達到了0.78647,但是真是收獲很多,為了防止以后我的記憶蟲上腦,我決定還是記錄下來好了。 ...

Wed Jun 07 18:26:00 CST 2017 0 4070
泰坦尼克號沉沒之謎,用數據還原真相——Titanic獲救率分析(用pyecharts)

泰坦尼克號獲救率數據分析報告,用數據揭露真相。 一,船上乘客生存率分析報告 泰坦尼克號生存率僅有38%的,可見此次事件救援不力,救生艇嚴重不足,且泰坦尼克號撞得是冰山,海水冷,沒有救生艇,在水里凍死的乘客不少。 二,哪個年齡段存活率最高(青年人(18歲以下),中年人(18到50歲 ...

Sat Sep 22 19:56:00 CST 2018 1 3733
泰坦尼克號之災分析

大神經驗: 1、 應用機器學習,千萬不要一上來就試圖做到完美,先擼一個baseline的model出來,再進行后續的分析步驟,一步步提高,所謂后續步驟可能包括『分析model現在的狀態(欠/過擬合 ...

Sat Aug 18 19:41:00 CST 2018 1 1185
泰坦尼克號幸存預測

本次項目主要圍繞Kaggle上的比賽題目: "給出泰坦尼克號上的乘客的信息, 預測乘客是否幸存" 進行數據分析 環境 win8, python3.7, jupyter notebook 目錄 1. 項目背景 2. 數據概覽 3. 特征分析 4. 特征工程 5. 構建模型 正文 ...

Thu Oct 25 01:37:00 CST 2018 2 5148
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM