泰坦尼克號獲救問題
...
原文：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 的，可見此次事件救援不力，救生艇嚴重不足，且泰坦尼克號號撞得是冰山，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 歲以下 ，中年人 到 歲 ，老年人 歲以上 數據分析：看圖我們得到，年輕人獲救率最高 ，老年人獲救率最低 . ，中年人死亡人數最多。發生生命危險時，自救能力 ...
2018-09-22 11:56 1 3733 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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)，分析我們使用的feature的作用大小，進行feature selection，以及我們模型下 ...
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7000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 ...
【數據分析入門】泰坦尼克號生存率預測（一）
數據加載 首先在Kaggle上找到對應的競賽頁面，報名參賽下載數據，可以得到了一個train.csv和test.csv文件。 當然，如果你的電腦上已經安裝了kaggle的包，當然也可以使用命令行直接下載： 接着載入數據，可以選擇使用相對路徑或絕對路徑，這里將使用絕對路徑，將表頭修改成中文 ...
泰坦尼克號生存預測分析
此文發表在簡書，復制過來，在下方放上鏈接。 https://www.jianshu.com/p/a09b4dc904c9 泰坦尼克號生存預測 1.背景與挖掘目標 “泰坦尼克號”的沉沒是歷史上最臭名昭著的海難之一。1912年4月15日，泰坦尼克號在處女航中與冰山相撞后沉沒，2224名乘客 ...
機器學習項目實戰----泰坦尼克號獲救預測(一)
一、任務基礎 泰坦尼克號沉沒是歷史上最著名的沉船事故之一。1912年4月15日，在她的處女航中，泰坦尼克號在與冰山相撞后沉沒，在2224名乘客和機組人員中造成1502人死亡。這場聳人聽聞的悲劇震驚了國際社會，並為船舶制定了更好的安全規定。造成海難失事的原因之一是乘客和機組人員沒有足夠的救生艇 ...