泰坦尼克生还预测项目背景介绍及数据 – Titanic

　　Titanic项目背景是怎样的？ 数据集涉及哪些？【项目背景】： 泰坦尼克号沉船事件是历史上最著名的海难之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在其首航期间撞上冰山后沉没。在这次悲剧中，2224名乘客和船员中有超过1500人丧生。这次灾难震惊了国际社会，并导致了更好的船舶安全法规。 泰坦尼克项目是一个入门级的机器学习竞赛，旨在帮助没有人工智能项目基础的人群了解如何应用机器学习方法解决实际问题。

　　【项目数据】： 在这个项目中，您将获得泰坦尼克号乘客的信息，如姓名、年龄、性别、船票等级等。您的任务是根据这些信息预测哪些乘客在灾难中幸存下来，数据集你可在这里titanic_dataset下载。

　　【目标用户】： 这个项目主要针对那些希望开始学习机器学习和数据科学的初学者。项目重点介绍了如何处理数据、创建模型并进行预测。这对于没有人工智能项目基础的人群来说是一个很好的实践机会。通过参与这个项目，您将学到：

　　数据预处理：如何清洗、整理和处理数据，以便训练机器学习模型。特征工程：如何从原始数据中创建新的特征，以帮助模型更好地理解数据。机器学习模型：如何选择合适的机器学习算法，例如决策树、随机森林或梯度提升机等。模型评估：如何使用交叉验证、准确率等指标来评估模型的性能。超参数优化：如何调整模型的参数，以便获得更好的预测结果。总之，泰坦尼克项目为初学者提供了一个学习和实践机器学习技术的平台。通过参与这个项目，您将了解到机器学习的基本概念和实践方法，并为将来处理更复杂的人工智能项目打下基础。

　　变量定义

　　变量定义取值PassengerId乘客编号1，2，…，891Survived幸存与否0=死亡，1=幸存Pclass票价等级1=一等票，2=二等票，3=三等票Name乘客姓名字符型数据，取值均不同Sex乘客性别male=男性，female=女性Age乘客年龄0-80岁，有缺失值SibSp在船兄弟姐妹或配偶数量0-8个，无缺失值Parch在船父母或孩子数量0-6个，无缺失值Ticket票号字符数值型混合数据，有重复值Fare票价0-512美元Cabin客舱号混合数据，有重复值，有缺失值Embarked登船港口C=瑟堡，Q=皇后镇，S=南安普顿拿到数据后，我们可以先对泰坦尼克数据进行进行粗略的数据探索；这是一个自动化且可复用的数据预览代码，你可以直接平移到其他项目中。

　　从输出结果我们可以大致看到：

　　训练数据集：有891个样本, 12个特征，标签Survived 以数值型（int64）存放着Age，Cabin，Embarked特征存在缺失值，其中Cabin缺失严重

　　测试数据集：有418个样本, 12个特征Age，Cabin特征存在缺失值，Embarked无缺失

　　>>> 输出结果 >>>

　　数据预览:

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　　我在 这儿演示了怎么进行粗略的数据探索，以及通用版的代码，欢迎查看点赞。

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　　@baseline 在**还能比我这个更baseline吗 这个主题上提供了神奇的13行代码的baseline（核心代码只要7行），可作为最开始的参考，如果这个帖子对你有帮助，也请点赞支持他