数据挖掘-利用多个机器学习模型实现泰坦尼克号生存预测
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内容提要
本文介绍了泰坦尼克号生存预测的数据预处理过程，强调数据处理的重要性。通过分析特征与生存率的关系，提取新特征并进行数据清洗，最终构建预测模型。
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关键要点
- 泰坦尼克号生存预测的关键在于数据预处理。
- 数据分析开始于读取训练集和测试集。
- 分析数据特征，发现年龄有缺失值，存活率为38%。
- 船舱等级（Pclass）与生存率正相关，性别（Sex）也是重要特征。
- 票号（Ticket）和舱位（Cabin）与生存率关系不大，需删除。
- 从姓名中提取称呼（Title）作为新特征，并进行合并处理。
- 将性别和称呼转换为数值型特征，便于模型训练。
- 结合兄弟姐妹和父母特征创建家庭大小（FamilySize）特征。
- 新特征IsAlone表示是否独自一人，Age与Pclass的乘积作为新特征。
- 对年龄和票价（Fare）进行分箱处理，降低模型过拟合风险。
- 填补缺失值，使用众数填补登船港口（Embarked）的缺失值。
- 构建模型并进行预测，使用多种机器学习算法进行比较。
- 最终选择随机森林模型，准确率最高。
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