原文:決策樹之泰坦尼克號實戰

決策樹分類的應用場景非常廣泛,在各行各業都有應用,比如在金融行業可以用決策樹做貸款風險評估,醫療行業可以用決策樹生成輔助診斷,電商行業可以用決策樹對銷售額進行預測等。 基於決策樹還誕生了很多數據挖掘算法,比如隨機森林 Random forest 。 sklearn 中的決策樹模型 到目前為止,sklearn 中只實現了 ID 與 CART決策樹,所以我們暫時只能使用這兩種決策樹,在構造 Decis ...

2019-04-07 20:03 0 841 推薦指數:

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決策樹泰坦尼克號乘客的生存預測

前言 前些天學習了一下決策樹算法(ID3、C4.5、cart算法),今天實際練習一下。 數據集、測試集地址: https://github.com/cystanford/Titanic_Data 原始數據: train.csv 是訓練數據集,包含特征信息和存活與否的標簽 ...

Thu Nov 14 06:53:00 CST 2019 0 897
決策樹泰坦尼克號幸存者預測項目

項目目標 泰坦尼克號的沉沒是歷史上最著名的還難事件之一,在船上的2224名乘客和機組人員中,共造成1502人死亡。本次項目的目標是運用機器學習工具來預測哪些乘客能夠幸免於難。 項目過程 導入並探索數據 處理缺失值,刪除與預測無關的特征 將分類變量轉換為數值型變量 實例化 ...

Sun Feb 21 22:24:00 CST 2021 0 418
決策樹算法6-案例:泰坦尼克號乘客生存預測

1 案例背景 泰坦尼克號沉沒是歷史上最臭名昭着的沉船之一。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 ...

Fri Sep 24 05:29:00 CST 2021 0 208
泰坦尼克號-數據挖掘項目實戰

一,典型課題研究 建立一個預測模型來回答以下問題:“什么樣的人更有可能生存? 二,數據 1,數據源:https://www.kaggle.com/c/titanic ...

Tue May 26 03:31:00 CST 2020 0 3331
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
 
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