泰坦尼克号乘客生存预测（XGBoost）

Posted 2021-08-28 ZSYL

泰坦尼克号乘客生存预测（XGBoost）

• 1. 案例背景
• 2. 步骤分析
• 3. 代码实现

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

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

经过观察数据得到:

• 1 乘坐班是指乘客班（1，2，3），是社会经济阶层的代表。
• 2 其中age数据存在缺失。

2. 步骤分析

• 1.获取数据
• 2.数据基本处理
  • 2.1 确定特征值,目标值
  • 2.2 缺失值处理
  • 2.3 数据集划分
• 3.特征工程(字典特征抽取)
• 4.机器学习(决策树)
• 5.模型评估

3. 代码实现

• 导入需要的模块

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

# 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")

titan.describe()

• 2.数据基本处理

  • 2.1 确定特征值,目标值

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

• 2.2 缺失值处理

# 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)

• 2.3 数据集划分

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22)

• 3.特征工程(字典特征抽取)

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"))

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()