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泰坦尼克号乘客生存预测(XGBoost)

作者:互联网

泰坦尼克号乘客生存预测(XGBoost)

1. 案例背景

泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为船舶制定了更好的安全规定。 造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素,但有些人比其他人更容易生存,例如妇女,儿童和上流社会。 在这个案例中,我们要求您完成对哪些人可能存活的分析。特别是,我们要求您运用机器学习工具来预测哪些乘客幸免于悲剧

案例https://www.kaggle.com/c/titanic/overview

我们提取到的数据集中的特征包括票的类别是否存活,乘坐班次,年龄,登陆home.dest,房间,船和性别等

这是一个常用的数据,给大家个链接,可以去该链接下载数据集:http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt

在这里插入图片描述
上面数据下载可能需要外网访问,本地访问连接超时。

第二种下载数据集方式:

https://datahub.csail.mit.edu/download/jander/historic/file/titanic.csv

亲测有效

在这里插入图片描述

经过观察数据得到:

2. 步骤分析

3. 代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
# 1、获取数据
titan = pd.read_csv("http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic.txt")

or

titan = pd.read_csv("./data/titanic.csv")

在这里插入图片描述

titan.describe()

在这里插入图片描述

x = titan[["pclass", "age", "sex"]]
y = titan["survived"]

在这里插入图片描述

# 缺失值需要处理,将特征当中有类别的这些特征进行字典特征抽取
x['age'].fillna(x['age'].mean(), inplace=True)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22)

特征中出现类别符号,需要进行one-hot编码处理(DictVectorizer)

x.to_dict(orient="records")需要将数组特征转换成字典数据

# 对于x转换成字典数据x.to_dict(orient="records")
# [{"pclass": "1st", "age": 29.00, "sex": "female"}, {}]

transfer = DictVectorizer(sparse=False)

x_train = transfer.fit_transform(x_train.to_dict(orient="records"))
x_test = transfer.fit_transform(x_test.to_dict(orient="records"))

在这里插入图片描述

4.xgboost模型训练和模型评估

# 模型初步训练 
from xgboost import XGBClassifier 
xg = XGBClassifier() 

xg.fit(x_train, y_train) 
xg.score(x_test, y_test)
# 针对max_depth进⾏模型调优 
depth_range = range(10) 
score = [] 
for i in depth_range: 
	xg = XGBClassifier(eta=1, gamma=0, max_depth=i) 
	xg.fit(x_train, y_train) 
	s = xg.score(x_test, y_test) 
	print(s) 
	score.append(s)
# 结果可视化 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot(depth_range, score) 
plt.show()

在这里插入图片描述

标签:泰坦尼克号,乘客,age,XGBoost,xg,train,test,import,数据
来源: https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/119118559