Day 22 复习日——泰坦尼克号人员生还预测
@浙大疏锦行
今日任务：
- 回顾前21天的内容
- 自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点
- 对“泰坦尼克号人员生还预测”提交代码
简单回顾
在day 16 到day 21的学习中，主要涉及了以下内容：
- numpy数组介绍：数据的维度，基本的操作（如创建）
- 聚类算法：三种常见指标及意义，三种聚类算法的使用流程，寻找最佳K值的过程；对聚类后的标签赋予实际含义（明确过程以及AI辅助）
- 特征筛选：特征筛选的含义；六种特征筛选方法的使用与优缺点
- 特征降维：SVD奇异值分解、LDA、PCA及t-SNE降维方法的过程及适用场景
通过前15天的学习以及最近几天的学习后，可以基本上掌握机器学习基本流程 + 特征工程（筛选与降维）处理，也补全了无监督问题（聚类）的知识点。在这个过程中，也渐渐地体会到课堂上所说的半监督方法，具体是如何实现的，以及它的优势和应用。
Kaggle平台使用
kaggle平台提供了大量的数据集、免费的GPU计算资源以及各种比赛，并且可以学习别人的代码思路，去提升自己的能力。
首先注册完账号后，主要关注了以下四个区域：
- Competitions：入门赛和奖金赛
- Datasets：海量公开的数据集，可以下载数据集作为练习
- Code：提供在线编程环境（Python和R），可fork代码进行学习、修改
- Discussion：讨论区，学习思路、技巧等
进入比赛页面，发现页面有overview（概述）、data（数据下载）、code（代码，别人的方案）、discussion（讨论）以及leaderboard（排行榜）这几个部分。
泰坦尼克号数据集分析作为入门比赛，在overview中的介绍十分详细（包括平台的使用、数据集介绍、遇到问题等），按照它的说明，进行操作就好。
此外，还需要注意以下要点：
- 从入门赛开始，学会使用“Fork and Learn”。学习并理解别人操作的思路，比如数据清晰、构造特征、模型选择等
- 明确评估指标，每一个比赛可能不同
- 重视数据预处理步骤：数据清洗和特征工程往往比模型本身更重要
- 一个标准的机器学习项目流程通常是：数据加载 -> 探索性数据分析 -> 数据清洗与预处理 -> 特征工程 -> 模型选择与训练 -> 模型评估与调参 -> 生成预测结果并提交。
- 积极提问：遇到问题，先在Discussion里搜索，99%的问题都有人问过。如果没找到，大胆地用英文发帖提问，社区非常友好。
泰坦尼克号人员生还预测
根据Titanic Tutorial完成代码编写、上传工作
代码链接：Get_started_titanic
简单地走了一个数据预处理的流程，发现准确率为0.7655，不如默认的随机森林0.7751，可能是选择删除某几列而不是选择去处理（’Name‘,'Cabin','Ticket'），后面还需优化