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wzjs 2025/8/4 17:22:37

中国建设监理业协会网站,百度销售岗位怎么样,wordpress编码,嘉兴网站开发📌 机器学习基本模型项目实战：预测泰坦尼克号乘客的生存概率 🚢 项目背景 1912 年 4 月 15 日，泰坦尼克号在处女航中撞上冰山沉没，船上 2224 名乘客和船员中，仅有约 710 人生还。哪些因素决定了生还几率&…

📌 机器学习基本模型项目实战：预测泰坦尼克号乘客的生存概率

🚢 项目背景

1912 年 4 月 15 日，泰坦尼克号在处女航中撞上冰山沉没，船上 2224 名乘客和船员中，仅有约 710 人生还。
哪些因素决定了生还几率？ 年龄？性别？船舱等级？
作为数据科学家，你的任务是分析数据并建立模型，预测某位乘客是否能生还。

本项目将贯穿 数据清理 → 可视化分析 → 机器学习建模 → 预测生存概率，让你从零开始完成一个完整的数据科学项目！🚀

📌 1. 获取数据

数据来源：

我们使用 Kaggle 泰坦尼克号数据集
下载地址：Titanic - Machine Learning from Disaster
文件：train.csv

📌 安装所需工具

pip install pandas numpy seaborn matplotlib scikit-learn

Pandas、NumPy、Seaborn、Matplotlib 是 Python 进行数据分析 & 可视化最常用的四个库，适用于数据处理、统计计算、图表绘制等。

库	主要用途	常见功能
Pandas	数据处理	读写 CSV、数据清理、数据分析
NumPy	数值计算	矩阵运算、随机数生成
Seaborn	高级可视化	统计图表、热图
Matplotlib	基础绘图	折线图、柱状图、散点图

sklearn（Scikit-learn）是 Python 里最流行的机器学习库，用于构建、训练和评估机器学习模型。它基于 NumPy 和 pandas，提供了数据预处理、分类、回归、聚类、降维等功能。

为什么使用 sklearn？
✅ 封装了常见机器学习算法，只需几行代码即可完成训练和预测
✅ 支持数据预处理（填充缺失值、特征缩放、类别编码等）
✅ 提供超参数调优工具（如 GridSearchCV）
✅ 可用于分类、回归、聚类、降维等各种任务
✅ 与 pandas、matplotlib、seaborn 兼容，易于分析和可视化

📌 导入库

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

📌 加载数据

df = pd.read_csv("train.csv")# 查看数据结构
print(df.head())

✅ 数据示例

   PassengerId  Survived  Pclass   Sex   Age  SibSp  Parch     Fare  Embarked
0            1        0       3  male  22.0      1      0   7.2500        S
1            2        1       1  female 38.0      1      0  71.2833        C

📌 字段解释

Survived：是否生还（0=未生还，1=生还）
Pclass：船舱等级（1=头等舱，2=二等舱，3=三等舱）
Sex：性别
Age：年龄
SibSp：兄弟姐妹/配偶数量
Parch：父母/子女数量
Fare：票价
Embarked：登船港口（C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton）

📌 2. 数据清理

📌 查看缺失值

print(df.isnull().sum())

✅ 可能发现

Age         177
Cabin       687
Embarked      2

📌 处理缺失值

df["Age"] = df["Age"].fillna(df["Age"].median())  # 用中位数填充年龄
df["Embarked"] = df["Embarked"].fillna(df["Embarked"].mode()[0])  # 用最常见的港口填充
df.drop(columns=["Cabin", "PassengerId", "Name", "Ticket"], inplace=True)  # 删除无关列

📌 3. 数据可视化

📌 乘客生还率

plt.figure(figsize=(6,4))
sns.countplot(x="Survived", data=df, palette="Set1")
plt.title("泰坦尼克号生还 vs. 未生还人数")
plt.show()

✅ 观察：生还人数远少于未生还人数。
在这里插入图片描述

📌 不同性别的生还率

plt.figure(figsize=(6,4))
sns.barplot(x="Sex", y="Survived", data=df, palette="pastel")
plt.title("性别 vs. 生还率")
plt.show()

✅ 观察：女性生还率显著高于男性（“女士优先”）。
在这里插入图片描述

📌 不同船舱的生还率

plt.figure(figsize=(6,4))
sns.barplot(x="Pclass", y="Survived", data=df, palette="muted")
plt.title("船舱等级 vs. 生还率")
plt.show()

✅ 观察：头等舱乘客生还率最高，三等舱最低。
在这里插入图片描述

📌 4. 特征工程

特征工程是数据科学和机器学习中的关键步骤，目的是优化数据，使机器学习模型能更好地理解和学习数据的模式。

📌 简单来说：

数据本身无法直接用于机器学习模型，需要进行转换和优化
特征工程是将原始数据转换为更有意义、更能帮助模型学习的形式
好的特征工程可以极大提升模型的准确率

📌 总结
✅ 数据清理 = 确保数据质量，不让模型崩溃
✅ 特征工程 = 提供更有用的数据，提升模型表现

📌 处理类别变量

df["Sex"] = df["Sex"].map({"male": 0, "female": 1})
df["Embarked"] = df["Embarked"].map({"C": 0, "Q": 1, "S": 2})

📌 划分训练集和测试集

X = df.drop("Survived", axis=1)  # 特征 #删除 Survived 列，保留所有特征列
y = df["Survived"]  # 目标值X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

📌 作用：
train_test_split 是 scikit-learn（sklearn）库中的方法，用于拆分训练集和测试集。
将 X 和 y 拆分为训练集（80%）和测试集（20%）。
test_size=0.2 表示 20% 数据作为测试集，80% 用于训练模型。
random_state=42 保证每次拆分结果相同，方便实验对比。

📌为什么要拆分训练集和测试集？
✅ 训练集（X_train, y_train）
用于训练机器学习模型
模型从训练数据中学习规律
✅ 测试集（X_test, y_test）
用于评估模型的泛化能力
不能用训练数据评估，否则会过拟合！
📌 举例
如果用训练数据评估模型，可能会得到 99% 准确率，但这只是“记住”了数据，并无法对新数据进行准确预测（过拟合）。
使用测试数据可以真正衡量模型是否能推广到新数据上。

📌 5. 训练不同模型

在 sklearn 中，我们可以使用不同的机器学习模型来训练数据：

📌 逻辑回归

适用场景

逻辑回归适用于二分类任务（如生还 vs. 未生还）
适用于数据线性可分的情况
解释性强，可以提供各个特征对结果的影响权重

✅ 逻辑回归能提供较快、稳定的分类，但可能无法捕捉复杂的非线性关系。

model_lr = LogisticRegression()
model_lr.fit(X_train, y_train)
y_pred_lr = model_lr.predict(X_test)accuracy_lr = accuracy_score(y_test, y_pred_lr)
print(f"逻辑回归准确率: {accuracy_lr:.2f}")

输出示例：

逻辑回归准确率: 0.81

📌 决策树

适用场景

决策树适用于非线性数据（如不同等级船舱对生还率的影响可能是非线性的）
具有可解释性，可以绘制树状图来分析决策过程
但容易过拟合，深度太大会记住训练数据，而泛化能力下降

model_dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
model_dt.fit(X_train, y_train)
y_pred_dt = model_dt.predict(X_test)accuracy_dt = accuracy_score(y_test, y_pred_dt)
print(f"决策树准确率: {accuracy_dt:.2f}")

输出示例：

决策树准确率: 0.80

📌 随机森林

适用场景

随机森林是集成学习方法，使用多棵决策树进行预测
对抗过拟合：相比单个决策树，随机森林更稳定，泛化能力更强
适用于高维度数据，能自动选择重要特征

✅ 随机森林通常比单一决策树更稳健，适用于大部分分类任务！

model_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model_rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = model_rf.predict(X_test)accuracy_rf = accuracy_score(y_test, y_pred_rf)
print(f"随机森林准确率: {accuracy_rf:.2f}")

输出示例：

随机森林准确率: 0.82

✅ 模型对比

模型	准确率
逻辑回归	0.81
决策树	0.80
随机森林	0.82

📌 哪个模型表现最好？

📌 6. 结果分析

📌 查看随机森林模型的混淆矩阵

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred_rf)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", fmt="d")
plt.xlabel("预测值")
plt.ylabel("真实值")
plt.title("随机森林混淆矩阵")
plt.show()