1.题目 这道题目的地址在https://www.kaggle.com/c/titanic,题目要求大致是给出一部分泰坦尼克号乘船人员的信息与最后生还情况,利用这些数据,使用机器学习的算法,来分析预测另一部分人员最后是否生还.题目练习的要点是语言和数据分析的基础内容(比如python.numpy.pandas等)以及二分类算法. 数据集包含3个文件:train.csv(训练数据).test.csv(测试数据).gender_submission.csv(最后提交结果的示例,告诉大家提交的文件长什…
前言 这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析.强烈建议在做这个比赛的时候,再看一遍电源<泰坦尼克号>,可能会给你一些启发,比如妇女儿童先上船等.所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有先后顺序的. 1,背景介绍 1912年4月15日,载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女…
上次已经讲了怎么下载数据,这次就不说废话了,直接开始.首先导入相应的模块,然后检视一下数据情况.对数据有一个大致的了解之后,开始进行下一步操作. 一.分析数据 1.Survived 的情况 train_data['Survived'].value_counts() 2.Pclass 和 Survived 之间的关系 train_data.groupby('Pclass')['Survived'].mean() 3.Embarked 和 Survived 之间的关系 train_data.grou…
原创文章,同步首发自作者个人博客 .转载请务必在文章开头显眼处注明出处 摘要 本文详述了如何通过数据预览,探索式数据分析,缺失数据填补,删除关联特征以及派生新特征等方法,在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法. 竞赛内容介绍 Titanic幸存预测是Kaggle上参赛人数最多的竞赛之一.它要求参赛选手通过训练数据集分析出什么类型的人更可能幸存,并预测出测试数据集中的所有乘客是否生还. 该项目是一个二元分类问题 如何取得排名前2%的成绩 加载数据 在加载数…
CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法陈运文 背景 CIKM Cup(或者称为CIKM Competition)是ACM CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称.CIKM全称是International Conference on Information and Knowledge Management,属于信息检索和数据挖掘领域的国际著名学术会议,由ACM SIGIR分会(ACM Special Interest Group on Information Retrieval)主办.…
kaggle竞赛 获取和读取数据集 数据预处理 找出所有数值型的特征,然后标准化 处理离散值特征 转化为DNArray后续训练 训练模型 k折交叉验证 预测样本,并提交结果 kaggle竞赛 本节将动手操作实践一个kaggle比赛,房价预测. 可以先将未经优化的数据的预处理,模型的设计和超参的选择,可以动手操作,观察实现的过程以及结果, 获取和读取数据集 比赛的数据分为训练数据集和测试数据集.两个数据集都包括每栋房子的特征,如阶段类型,建造年份,房顶类型,地下室状况等特征值.这些特征值有连续的数…
>> Score 最近用随机森林玩了 Kaggle 的泰坦尼克号项目,顺便记录一下. Kaggle - Titanic: Machine Learning from Disaster Ongoing: Top 8% >> Details Sample Code download here…
Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一 载入数据 首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit…
目录 前言 相关性分析 数据 数据特点 相关性分析 数据预处理 预测模型 Logistic回归训练模型 模型优化 前言 一般接触kaggle的入门题,已知部分乘客的年龄性别船舱等信息,预测其存活情况,二分类问题. python,所需库 机器学习scikit-learn,数据分析pandas,科学计算numpy,画图工具matplotlib,详细的指导说明 本篇大多是整理了下寒小阳的博文,按照他的思路先熟悉一下. 相关性分析 数据 数据如表所示,Pclass 等级,Sibsp 同辈亲戚人数,Par…
完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而…