对titanic.csv数据进行预测生死

本文主要是介绍对titanic.csv数据进行预测生死，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

数据集：http://download.csdn.net/detail/u010343650/9844427

survived:乘客最后的生存情况，这个是我们预测的目标变量 （0代表否，1代表是）

pclass:社会经济地位 （1代表上层阶级，2代表中层阶级，3代表底层阶级）

name:姓名

sex:性别

age:年纪

sibsp:船上兄弟姐妹或者配偶的数

parch:船上父母或者孩子的数量

ticket:船票的号码

fare:船票价格

检查数据的完整性

    # coding:GBK  __author__ = 'Mouse'  import pandas as pd  full_data = pd.read_csv('titanic_dataset.csv')  print full_data.info()  

结果显示数据很完整：

代码一：正确率60%-70%之间

# coding:GBK
__author__ = 'Mouse'
import sys
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
from sklearn_test import *def read_data(data_file):data = pd.read_csv(data_file)data = data.drop('ticket', axis=1) #删除票信息data = data.drop('name', axis=1) #删除姓名#one-hot编码le_sex = LabelEnc

这篇关于对titanic.csv数据进行预测生死的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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