Kaggle分类问题Titanic——Machine Learning from Disaster

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前言

这是我在大三选修课的课程设计,内容参考了Kaggle上高赞的代码,有详细批注,整体比较基础,结构相对完整,便于初学者学习。这个是一个分类问题,我的另外一篇博客《Kaggle回归问题Mercedes——Benz Greener Manufacturing》介绍了回归问题。除此之外我的《电商评论文本挖掘》也是我当年的课程设计,也有详细的批注,相比这个难度会稍微高些。

1 题目介绍

题目背景:在1912年4月15日,当时世界最豪华的游艇,泰坦尼克号撞到冰山沉入海底,其中船上2224位乘客中的1502位死在了此次事故中。在幸存者中,尽管有一些是来自于幸运,但是大部分幸存着是来自于女人、小孩还有一些贵族。而我们的任务就是通过机器学习,计算出人们幸存的概率。

数据介绍:

变量 含义 备注
survival 存活情况 0为没有存活;1位存活
pclass 船舱地址 1为最好;2为中等;3为最差
sex 性别
age 年龄
sibsp 同行的配偶或兄妹数量
parch 同行的父母或孩子数量
ticket 票号
fare 船票价格
cabin 船仓号
embarked 登船港口 C为Cherbourg;Q为Queen Stown;S为Southampton

2 数据清洗

1)首先对所有数据进行整体概览。
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2)观察空值情况,发现需要处理Age与Cabin。
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3)填补缺失值,对Age使用中位数填补,对Cabin船舱号使用众数填补,对Fare使用中位数填补。
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4)由于乘客ID是从1按顺序增加,与其他变量没有相关性;船舱有太多缺失;票号有纯数字,有字母加数字,而且全是不同的,无法使用。对这三列进行删除。
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5)对数据列进行进一步出列,将SibSp陪同的配偶、兄妹数量和Parch陪同的父母孩子数量混合,合并为FamilySize家庭人数;根据FamilySize可以进一步划分出IsAlone是否独自一人乘船(1为独自,0为非独自);因为英语中一个人的称谓能反应出一些人的年龄、性别或者地位,所以单独将对人名的称谓划分出来;根据票价的大小进行等频率切割,以便之后处理;根据年龄的大小进行按值切割,以便后续处理。
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6)根据观察,发现有一些特别、无实际意义的称谓,对他们进行统一处理,变为Misc。
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7)对数据中的str类变量,利用LabelEncoder,对标签进行编码,转为数字。
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8)经过上面的处理完成了对数据的清洗,下图为原始,与分箱操作的变量名。
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3 数据可视化分析

1)对Fare、Age、FamilySize绘制boxplot,可以观察到,票价花费大部分集中在两位数,购买头等舱的并不是很多;年龄大部分集中在28左右,有少部分的婴儿和老人,家庭成员数量普遍为1到2个,也有很多人是独自乘船。
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2)利用hist绘制票价花费、年龄分布、家庭成员数量的存活数,可以发现票价越低,死亡人数相对越多;年龄越高或者越低存活概率越高;家庭成员数量在2到5个的存活概率越高。
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3)利用barplot绘制港口、船舱等级、是否独自一人的幸存率,可以发现,C港口登船的相对存活率最大,头等舱的存活率更大,有同行的人的存活率更大。
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4)利用pointplot绘制票价等级、年龄分布、家庭人数的幸存率,可以发现票价越高存活率越大,16岁以下的孩子与48到64岁间的人存活率更大,家庭成员数量为4的存活率最大。
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5)利用boxplot與violinplot绘制船舱等级与票价花费、与是否幸存,船舱等级与年龄分布、与是否幸存,船舱等级与年龄分布、与是否幸存,可以发现进一步的关系。
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6)利用kdeplot绘制年龄与幸存的核密度图,可以发现婴儿比起老人存活的概率更大,没有幸存下来的主要在30岁左右。
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7)利用pairplot,绘制各个属性的关系图,对角线上是各个属性的核密度图,而非对角线上是两个不同属性之间的相关图。
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4 模型训练

根据如下常用算法模型,进行一一对比选择。
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根据ShuffeSplit进行交叉验证数据分割,之后根据cross_validate分别计算出训练集正确率、测试集正确率、标准差。
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根据训练集正确率对结果进行排序,可以看到SVC的效果最好。
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对正确率进行可视化。
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之后也可以利用VotingClassifier进一步根据多模型“投票”来获得结果,VotingClassifier分为软投票与硬投票,硬投票是指直接根据少数服从多数,软投票是指根据权重进行投票,需要用到predict_proda。根据结果,发现利用软投票效果也还不错,不过时间的代价也比较巨大。
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5 源码

为了更好的观看效果,我将源码放在了Github上,如有帮助,希望点个星星支持一下,感谢。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-667856.html

到了这里,关于Kaggle分类问题Titanic——Machine Learning from Disaster的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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