Titanic数据集免费下载

《泰坦尼克号数据分析》 Titanic数据集是一个广泛用于初学者和专业人士的数据科学教程的经典案例，它源自于1912年泰坦尼克号沉船事件。这个数据集包含了乘客的一些基本信息，如年龄、性别、票价、登船港口等，以及他们是否在灾难中幸存。通过分析这些数据，我们可以学习并实践各种数据处理、特征工程、机器学习模型构建以及预测生存率的方法。 数据集中通常包括以下列： 1. **PassengerId**：乘客的唯一标识。 2. **Survived**：乘客是否幸存（1为幸存，0为未幸存）。 3. **Pclass**：乘客的舱位等级，1代表头等舱，2代表二等舱，3代表三等舱，反映了社会经济地位。 4. **Name**：乘客的全名。 5. **Sex**：乘客的性别。 6. **Age**：乘客的年龄，部分缺失值需要处理。 7. **SibSp**：乘客的兄弟姐妹或配偶数量。 8. **Parch**：乘客的父母或孩子数量。 9. **Ticket**：乘客的船票编号。 10. **Fare**：乘客支付的票价。 11. **Cabin**：乘客的客舱号，大部分缺失值需处理。 12. **Embarked**：乘客登船的港口（C代表瑟堡，Q代表皇后镇，S代表南安普顿）。 在数据分析过程中，我们首先需要进行数据预处理，处理缺失值，例如用平均值、中位数填充年龄，用众数填充登船港口。同时，对分类变量如性别、舱位等级、登船港口进行编码处理，如将性别转换为二进制变量（0为男性，1为女性）。 接着，可以进行特征工程，例如创建新特征如家庭规模（SibSp + Parch），或者判断乘客是否有家人陪同。还可以考虑船票价格与生存率的关系，分析各登船港口的生存率差异。 然后，可以使用各种机器学习算法进行建模，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、梯度提升机、神经网络等。在训练模型时，通常会采用交叉验证来评估模型性能，并使用Grid Search或其他调参方法优化模型参数。 评估模型性能时，常见的指标有准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等。对于不平衡数据集（幸存者比例较小），可能需要关注查准率、查全率和阈值调整。 根据模型的表现，我们可以深入理解哪些特征对生存率影响较大，如性别、年龄、舱位等级等。此外，还可以尝试特征重要性分析，以了解不同特征在模型预测中的贡献程度。 Titanic数据集提供了丰富的学习机会，涵盖了数据清洗、特征工程、模型选择、模型评估等多个数据分析阶段，是探索数据科学魅力的良好起点。通过对这个数据集的分析，我们可以提升数据处理能力，为解决实际问题打下坚实基础。