数据集“泰坦尼克号”（DatasetTitanic）是一个经典的机器学习数据集，广泛用于初学者和专业人士在预测分析、生存率建模以及数据可视化等方面的训练。这个数据集源自著名的泰坦尼克号邮轮的乘客信息，它记录了船上乘客的一些关键特征，如年龄、性别、票价、船舱等级等，以及他们是否在1912年那次灾难性的沉船事件中幸存下来的信息。通过这个数据集，我们可以学习和实践如何运用统计学和机器学习技术来解决实际问题。
数据集中包含以下主要字段：
1. **Survived**：这是目标变量，表示乘客是否存活（1代表存活，0代表未存活）。
2. **Pclass**：乘客的船舱等级，1为头等舱，2为二等舱，3为三等舱，反映了社会经济地位。
3. **Name**：乘客的全名，可用于推断性别和社会地位。
4. **Sex**：乘客的性别，男性（male）或女性（female）。
5. **Age**：乘客的年龄，部分缺失值需要处理。
6. **SibSp**：乘客的兄弟姐妹和配偶数量。
7. **Parch**：乘客的父母和孩子数量。
8. **Ticket**：船票编号，可能与票价和船舱位置有关。
9. **Fare**：乘客支付的票价。
10. **Cabin**：乘客的船舱号，部分缺失且格式不一致，需要预处理。
11. **Embarked**：乘客登船的港口，有C（南安普敦）、Q（皇后镇）和S（瑟堡）三个选项。
在处理这个数据集时，我们将面临几个挑战：
1. **数据清洗**：需要处理缺失值，例如填补年龄的空缺，或者对船舱号（Cabin）进行编码。
2. **特征工程**：可以创建新的特征，比如家庭大小（SibSp + Parch），或者根据船票编号推断船舱等级。
3. **分类变量处理**：性别、船舱等级、登船港口等是分类变量，通常需要转换成数值形式，如独热编码或序数编码。
4. **模型选择**：可以选择多种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机或神经网络，来预测乘客的存活概率。
5. **模型评估**：使用交叉验证和不同评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线）来比较模型性能。
6. **特征重要性**：分析模型中各个特征的重要性，理解哪些因素影响生存率。
7. **模型调优**：通过调整超参数或使用网格搜索来优化模型性能。
此外，数据可视化也是分析过程中的重要环节。例如，可以画出各特征与存活率的关系图，如年龄、性别、船舱等级对存活的影响，或者展示登船港口、票价分布等信息，帮助我们更好地理解数据并指导特征选择。
在实际项目中，我们通常会按照以下步骤操作：
1. **导入数据**：使用pandas库读取CSV文件。
2. **数据探索**：检查数据的基本信息，如缺失值、异常值、数据类型等。
3. **数据预处理**：填充缺失值、转换分类变量、编码离散特征。
4. **特征选择**：基于业务理解和统计分析筛选特征。
5. **模型构建**：训练模型，可以尝试不同的算法和参数。
6. **模型评估**：通过交叉验证和测试集验证模型性能。
7. **模型优化**：调整模型参数，提高预测效果。
8. **模型解释**：解读模型结果，理解特征重要性和模型行为。
通过对“泰坦尼克号”数据集的学习，我们可以掌握数据预处理、特征工程、模型选择和评估等基本技能，这些都是数据科学项目中不可或缺的部分。同时，这个案例也让我们了解历史事件中隐藏的数据故事，增加了分析的实际意义。
DatasetTitanic-main.zip （4个子文件） 
DatasetTitanic-main 
test.csv 28KB
