徐荣钦-泰坦尼克号生还预测分析-详细说明书1

报告题目：基于泰坦尼克号生还预测的研究和分析 一、项目要求 1.1 研究背景 泰坦尼克号生还预测分析是一个经典的机器学习问题，源自1912年泰坦尼克号沉船事件的历史数据。这个事件因其悲剧性和广泛的社会影响而广为人知，为研究者提供了探索生死抉择、社会阶层和性别差异等复杂因素对生存概率影响的宝贵资料。通过数据挖掘和机器学习技术，我们可以了解哪些特征在当时可能影响乘客的生存机会，为历史研究提供新的视角。 1.2 研究选题 本项目选择了生还预测作为研究主题，旨在利用数据科学方法来预测泰坦尼克号乘客的生存状况，这不仅有助于理解历史事件，也为现代数据驱动决策提供了借鉴。 1.3 任务描述 主要任务包括数据获取、数据清洗、特征工程、模型构建、训练与验证以及结果解释。需要从公开的数据集中获取乘客信息；对数据进行预处理，处理缺失值和异常值；接着，提取有意义的特征；然后，选择合适的机器学习模型进行训练；评估模型性能，并对结果进行深入的统计分析。 1.4 数据集描述 数据集包含乘客的基本信息，如年龄、性别、票价、舱位等级、家庭成员数量等，以及生存状态（生还或死亡）这一目标变量。这些信息为我们提供了预测乘客生还可能性的基础。 二、项目知识点 - 数据获取与理解：掌握从各种来源获取数据的方法，理解数据集结构和含义。 - 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测，确保数据质量。 - 特征工程：创建新特征或转换现有特征，以增强模型的预测能力。 - 数据可视化：通过图表展示数据分布和相关性，帮助理解数据特性。 - 机器学习算法：如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，用于构建预测模型。 - 模型评估：应用交叉验证和评估指标（如准确率、精确率、召回率和F1分数）来衡量模型性能。 - 领域知识：结合历史背景和社会文化理解数据背后的含义。 三、实验过程 3.1 数据预处理 3.1.1 数据集观察 通过描述性统计和数据可视化，了解各特征的分布情况，发现潜在的模式和关系。 3.1.2 数据缺失值填补 对于缺失的年龄、票价等数值特征，可以使用中位数、平均数或插值法填充；对于类别特征，如舱位等级，可以采用众数填充。同时，分析缺失值的可能原因，理解其对预测结果的影响。 3.1.3 离群点剔除 通过箱型图、Z-score或IQR方法识别并处理离群值，避免它们对模型训练产生误导。 3.1.4 类别编码 将类别特征如性别、舱位等级等进行one-hot编码或label编码，转化为数值形式以便于模型处理。 3.2 特征选择与工程 根据相关性分析和领域知识，筛选出对生还率影响显著的特征，如性别、年龄、票价、家庭成员数等。 3.3 模型构建 尝试多种机器学习模型，如逻辑回归、随机森林、支持向量机等，训练模型并比较其预测性能。 3.4 模型调优 使用网格搜索或随机搜索对模型参数进行调优，以提高模型的预测精度。 3.5 结果评估与解释 通过混淆矩阵、ROC曲线等评估模型性能，并对预测结果进行深入解读，揭示影响生还的关键因素。 总结，徐荣钦的项目通过全面的数据分析和机器学习方法，对泰坦尼克号乘客的生还率进行了预测，这既是对历史事件的学术研究，也是数据科学在实际问题中的应用示例。通过该项目，不仅能提升数据处理和机器学习技能，还能加深对社会因素影响生存概率的理解。