机器学习入门：泰坦尼克号生存预测
项目简介
本项目是基于Kaggle平台上的泰坦尼克号生存预测比赛，旨在帮助初学者了解机器学习的基本流程和操作。通过本项目，您将学习到如何进行数据预处理、特征提取、模型构建和评估等关键步骤。
项目背景
泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的沉船事件之一。1912年4月15日，这艘被认为“永不沉没”的皇家邮轮在处女航中撞上冰山后沉没，导致2224名乘客和船员中有1502人死亡。虽然生存中有一些运气因素，但似乎有些人比其他人更有可能生存下来。在这个挑战中，我们要求您建立一个预测模型来回答这个问题：“什么样的人更容易存活下来？”使用乘客数据（如姓名、年龄、性别、社会经济阶层等）。
项目内容
- 数据预处理：
- 导入数据包并查看数据结构
- 处理缺失值和异常值
- 合并训练数据集和测试数据集
- 特征提取：
- 分类数据处理（如性别、登船港口、客舱等级等）
- 字符串类型数据处理（如姓名、客舱号等）
- 建立家庭人数和家庭类别特征
- 特征选择：
- 选择对模型有重要影响的特征
- 模型构建：
- 建立训练数据集和测试数据集
- 选择机器学习算法（如逻辑回归、随机森林等）
- 训练模型并进行预测
- 模型评估：
- 评估模型的准确率和性能
- 优化模型以提高预测准确率
使用方法
- 下载本仓库中的资源文件。
- 按照README.md中的步骤进行数据预处理、特征提取、模型构建和评估。
- 根据模型预测结果进行分析和优化。
注意事项
- 本项目为入门级案例，最终的预测准确率可能在75%左右，在Kaggle平台上排名较低。
- 请根据实际情况对数据进行进一步清洗和特征工程，以提高模型的预测准确率。
参考资料
- 本项目的详细步骤和代码实现可参考CSDN博客文章。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。