泰坦尼克号生存预测数据集

【泰坦尼克号生存预测数据集】是一个广泛用于机器学习初学者和数据分析爱好者的数据集，源自于1912年泰坦尼克号沉船事件的历史记录。这个数据集旨在预测在灾难发生时乘客的生存情况，帮助理解哪些因素可能影响乘客的存活率。通过这个数据集，我们可以学习和实践各种数据预处理、特征工程、模型选择和评估等技能。 数据集中包含了多个字段，每个字段都代表了乘客的不同属性： 1. **PassengerId**：乘客的唯一标识，对于分析过程并不直接影响结果，但可用于跟踪个体。 2. **Survived**：目标变量，表示乘客是否存活（0代表死亡，1代表存活）。 3. **Pclass**：乘客的舱位等级（1为头等舱，2为二等舱，3为三等舱），通常与社会经济地位和生存概率有关。 4. **Name**：乘客的全名，包含了一些社会地位信息，但通常不用于模型训练。 5. **Sex**：乘客的性别，可能对生存率有显著影响。 6. **Age**：乘客的年龄，未成年人和老年人可能更易受到保护。 7. **SibSp**：乘客的兄弟姐妹或配偶数量，可能反映家庭联系和互助。 8. **Parch**：乘客的父母或孩子数量，同样反映了家庭联系。 9. **Ticket**：乘客的船票编号，可能与票价或座位位置有关，但在特征工程中通常不直接使用。 10. **Fare**：乘客的船票费用，可以反映舱位等级和购买时间，可能与生存率有关。 11. **Cabin**：乘客的客舱号码，提供舱位位置信息，但大量缺失值使得其在特征工程中需谨慎处理。 12. **Embarked**：乘客的登船港口（C=南安普敦，Q=皇后镇，S=瑟堡），可能反映了出发地和船上的社群结构。 在这个数据集的预处理阶段，我们需要处理缺失值，例如`Age`、`Cabin`和`Embarked`字段。对于连续数值如`Age`，可以使用中位数、平均数或基于其他特征的预测来填充；对于分类特征如`Cabin`，可以将字母部分作为类别，数字部分忽略或进行编码；对于`Embarked`，一般采用出现次数最多的值填充。 特征工程是关键步骤，可能包括创建新的特征，如家庭规模（`SibSp` + `Parch`）、性别与年龄的组合（如“女性儿童”）等。同时，我们还需要将非数值特征如`Sex`和`Embarked`进行编码，通常用one-hot编码或label encoding。 模型选择是另一个重要环节，可以尝试多种算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、梯度提升机（XGBoost）或神经网络。每种模型都有其优缺点，需要通过交叉验证和调参来寻找最佳性能。 评估模型性能时，常用的指标有准确率、精确率、召回率、F1分数以及AUC-ROC曲线。在生存预测问题中，由于正类（存活）和负类（死亡）分布不均衡，有时会更关注查准率（Precision）和查全率（Recall），以及特异度（Specificity）和假阳性率（False Positive Rate）。 通过这个数据集的学习，不仅能掌握基本的机器学习流程，还能了解如何处理不平衡数据、缺失值以及如何优化模型。此外，它还能引导我们思考历史事件中的社会因素，如性别、阶级和家庭关系如何影响生死抉择。