泰坦尼克号生存分类数据集 包括训练集和测试集两个csv文件

泰坦尼克号生存预测数据集是机器学习领域中一个经典的案例，它被广泛用于初学者和专业人士的教学与实践。这个数据集源自1912年泰坦尼克号沉船事件，其中包含了乘客的信息，目标是根据这些信息预测乘客在灾难中的生存情况。数据集分为训练集（train.csv）和测试集（eval.csv），分别用于模型的训练和最终性能评估。 训练集（train.csv）： 1. 数据列：包含322行和12列数据，每行代表一名乘客。 - `PassengerId`：乘客的唯一标识符。 - `Survived`：目标变量，表示乘客是否存活（0为未存活，1为存活）。 - `Pclass`：乘客的舱位等级（1为头等舱，2为二等舱，3为三等舱），反映了社会经济地位。 - `Name`：乘客姓名。 - `Sex`：乘客性别。 - `Age`：乘客年龄，部分缺失值需处理。 - `SibSp`：同船的兄弟姐妹或配偶的数量。 - `Parch`：同船的父母或孩子的数量。 - `Ticket`：船票编号。 - `Fare`：乘客支付的船票费用。 - `Cabin`：客舱编号，大部分缺失值。 - `Embarked`：乘客登船港口（C=南安普敦，Q=皇后镇，S=瑟堡）。 测试集（eval.csv）： 测试集结构与训练集相同，但不包含`Survived`列，用于模型预测后提交结果。 分析这个数据集时，我们需要关注以下几个关键知识点： 1. 特征工程：通过探索性数据分析（EDA），我们可以发现哪些特征与生存率有关。例如，女性乘客的存活率通常高于男性，高舱位乘客的存活率可能较高，小孩也有更高的生存机会。 2. 缺失值处理：如`Age`、`Cabin`和`Embarked`列存在缺失值，需要合理填充或删除，如使用平均值、中位数填充，或者基于其他特征推断。 3. 分类变量处理：非数值型特征如`Sex`、`Embarked`需要进行编码，常用方法有独热编码（one-hot encoding）或标签编码（label encoding）。 4. 数值变量处理：对于数值型特征如`Age`、`Fare`，可能需要进行归一化或标准化，使得特征在同一尺度上。 5. 模型选择：常见的机器学习模型有逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、神经网络等，需要根据数据特性和问题性质选择合适的模型。 6. 模型训练与调优：使用训练集进行模型训练，通过交叉验证调整模型参数，如使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）。 7. 模型评估：使用测试集评估模型性能，常见的评价指标有准确率、精确率、召回率、F1分数以及AUC-ROC曲线。 8. 预测与提交：对测试集进行预测，并将结果提交至指定平台，以获得最终的评估得分。 通过以上步骤，我们可以构建并优化一个预测泰坦尼克号乘客生存率的模型，从而提升预测准确性和对历史事件的理解。这个案例不仅有助于掌握基础的机器学习流程，还能加深对特征工程、模型选择和优化的理解。