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Titanic：Titanic: 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 ...
原文：Kaggle泰坦尼克數據科學解決方案
原文地址如下： https: www.kaggle.com startupsci titanic data science solutions 泰坦尼克數據科學解決方案： . 工作流程步驟： 在 Data Science Solutions book 這本書里，描述了在解決一個競賽問題時所需要做的具體工作流程： 問題的定義 獲取訓練數據以及測試數據 加工 准備以及清洗數據 分析 識別數據的模式，並 ...
2018-01-03 20:36 0 3040 推薦指數：
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也不知道對不對，就憑着自己的思路寫了一個 數據集：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 效果一般吧，不過至少出來了，hiahiahia ...
XGBoost 原生版本和sklearn接口版本的使用（泰坦尼克數據）
2021.3.11補充： 官網地址：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html DMatrix 是XGBoost中使用的數據矩陣。DMatrix是XGBoost使用的內部數據結構，它針對內存效率和訓練速度 ...
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缺失值處理 真實數據往往某些變量會有缺失值。 首先，我們用 info( ) 語句操作，看到整份數據的大概情況： titanic_df.info() 從這份數據我們可以發現，這里一共有 891 行數據，所以在中間那一列數據中看到的不是 891 個數據的，都是有缺失值的。比如年齡Age ...
數據分析-kaggle泰坦尼克號生存率分析
概述 1912年4月15日，泰坦尼克號在首次航行期間撞上冰山后沉沒，2224名乘客和機組人員中有1502人遇難。沉船導致大量傷亡的原因之一是沒有足夠的救生艇給乘客和船員。雖然幸存下來有一些運氣因素，但有一些人比其他人更有可能生存，比如婦女，兒童和上層階級。在本文中將對哪些人 ...
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號乘客和891名船員的豪華 ...
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 ...