【機器學習】kaggle 泰坦尼克
參考程式碼
kaggle泰坦尼克入門，分別使用了線性迴歸、邏輯迴歸和隨機森林三種演算法。
連結如下：
https://www.jianshu.com/p/bbfbdedc3c1c
隨機森林演算法介紹
決策樹-Gini不純度
決策樹演算法有缺陷，當我們需要區分的特徵很多時，需要引入Gini不純度來表示結果的可靠性。
鑑於決策樹容易過擬合的缺點，隨機森林採用多個決策樹的投票機制來改善決策樹。
隨機森林的生成方法：
1.從樣本集中通過重取樣的方式產生n個樣本
2.假設樣本特徵數目為a，對n個樣本選擇a中的k個特徵，用建立決策樹的方式獲得最佳分割點
3.重複m次，產生m棵決策樹
4.多數投票機制來進行預測
（需要注意的一點是，這裡m是指迴圈的次數，n是指樣本的數目，n個樣本構成訓練的樣本集，而m次迴圈中又會產生m個這樣的樣本集）
連結如下：
https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/52728164#commentBox
相關推薦
【機器學習】kaggle 泰坦尼克
參考程式碼 kaggle泰坦尼克入門，分別使用了線性迴歸、邏輯迴歸和隨機森林三種演算法。 連結如下： https://www.jianshu.com/p/bbfbdedc3c1c 隨機森林演算法介紹 決策樹-Gini不純度 決策樹演算法有缺陷，當我們需要區分的特徵很多時，需要引入Gini
機器學習專案實戰----泰坦尼克號獲救預測(一)
一、任務基礎 泰坦尼克號沉沒是歷史上最著名的沉船事故之一。1912年4月15日，在她的處女航中，泰坦尼克號在與冰山相撞後沉沒，在2224名乘客和機組人員中造成1502人死亡。這場聳人聽聞的悲劇震驚了國際社會，併為船舶制定了更好的安全規定。造成海難失事的原因之一是乘客和機組人員沒有足夠的救生艇。儘管倖存下沉有
機器學習專案實戰----泰坦尼克號獲救預測(二)
四、特徵重要性衡量 通過上面可以發現準確率有小幅提升，但是似乎得到的結果還是不太理想。我們可以發現模型似乎優化的差不多了，使用的特徵似乎也已經使用完了。準確率已經達到了瓶頸，但是如果我們還想提高精度的話，還是要回到最原始的資料集裡面。對分類器的結果最大的影響還是輸入的資料本身。接下來採用的方法一般是從原始的
【Kaggle筆記】預測泰坦尼克號乘客生還情況（決策樹）
資料集 程式碼 # -*- coding: utf-8 -*- """ 泰坦尼克號乘客生還情況預測 模型 決策樹 """ # 匯入pandas用於資料分析。 import panda
機器學習系列(3)_邏輯迴歸應用之Kaggle泰坦尼克之災
1.引言 先說一句，年末雙十一什麼的一來，真是非(mang)常(cheng)歡(gou)樂(le)！然後push自己抽出時間來寫這篇blog的原因也非常簡單： 寫完前兩篇邏輯迴歸的介紹和各個角度理解之後，我們討論群(戳我入群)的小夥伴們紛紛表示『好像很
kaggle 泰坦尼克預測 案例
kaggle 泰坦尼克預測準確率79%。 #!/usr/bin/Python # -*- coding: utf-8 -*- # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # I
kaggle泰坦尼克 Kaggle泰坦尼克預測(完整分析)
Kaggle泰坦尼克預測(完整分析) 2017年06月26日 15:53:26 閱讀數：10313 1.引言 先說一句，年末雙十一什麼的一來，真是非(mang)常(cheng)歡(gou)樂(le)！然後push自己抽
Kaggle —— 泰坦尼克號Titanic
1. 資料總覽 Titanic 生存模型預測，其中包含了兩組資料：train.csv 和 test.csv，分別為訓練集合和測試集合。 import re import numpy as np import pandas as pd import matpl
Kaggle--泰坦尼克號失蹤者生死情況預測原始碼（附Titanic資料集）
資料視覺化分析import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np titanic=pd.read_csv('train.csv') #pri
Kaggle泰坦尼克預測(完整分析)
1.引言 先說一句，年末雙十一什麼的一來，真是非(mang)常(cheng)歡(gou)樂(le)！然後push自己抽出時間來寫這篇blog的原因也非常簡單： 寫完前兩篇邏輯迴歸的介紹和各個角度理解之後，我們討論群(戳我入群)的小夥伴們紛紛表示『好像很高階的樣紙，but 然
kaggle泰坦尼克號python和r
之前用了一陣子spss modeler，自己整了r，後來發現國內高手都用python，發現了網上兩篇類似的python和r寫的文章，這裡加上原文連結，可以一起學習： 1：python版本連結：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/artic
kaggle——泰坦尼克號生死預測
把很久以前做的泰坦尼克號的程式碼貼出來。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 30 14:23:12 2017 @author: Yichengfan """ import pandas as pd
kaggle 泰坦尼克號生存預測——六種演算法模型實現與比較
Hi，大家好，這是我第一篇部落格。 作為非專業程式小白，部落格內容必然有不少錯誤之處，還望各位大神多多批評指正。 在開始正式內容想先介紹下自己和一些異想天開的想法。 我是一名研究生，研究的方向是蛋白質結構與功能方向。在研究過程中發現生物系統是如此複雜，猶如一張網，資訊流動，
Kaggle: 泰坦尼克號生存預測
0.前言 本文對Kaggle泰坦尼克比賽的訓練集和測試集進行分析,並對乘客的生存結果進行了預測.作為資料探勘的入門專案,本人將思路記錄下來,以供參考.如有不足之處,歡迎指正. 1.匯入資料 import pandas as pd import n
Kaggle泰坦尼克特徵工程和模型融合
上次我們對資料進行了分析,看到不同特徵對結果,也就是能否生存下來具有不同的影響,對資料進行觀察後我們需要選擇不同的特徵,並且對特徵進行組合,來為模型訓練做好準備,也就是特徵工程import pandas as pd #資料分析 import numpy as np #科學計算
【SciKit-Learn學習筆記】4：決策樹擬合泰坦尼克號資料集並提交到Kaggle
學習《scikit-learn機器學習》時的一些實踐。 決策樹擬合泰坦尼克號資料集 這裡用繪製引數-score曲線的方式去直觀看出模型引數對模型得分的影響，作者使用了GridSearchCV來自動做k-fold交叉驗證，並且能在多組模型引數中找到最優的一組和最優值（用平均s
機器學習 （十七）kaggle競賽之泰坦尼克號專案實戰-2
導航 想寫這篇部落格的由衷是做完幾個專案，有時對於圖的畫法和模型融合演算法原理理解還很膚淺，特此加深一下印象。 內容概覽 圖 pandas、matplotlib、seaborn 餅圖 直方圖
機器學習 （八）kaggle競賽之泰坦尼克號專案實戰-1
引言 機器學習演算法都是為專案為資料服務的，某一個演算法都有它自己的適用範圍，以及優勢與劣勢，研究演算法由於平日的日常操練，那麼用它去做專案就如同上戰場殺敵一樣，去發揮它的價值，kaggle就是這樣一個刷怪升級
機器學習kaggle實戰-泰坦尼克號問題知識梳理
工作流程： 在資料科學競賽的解決問題的七個步驟： 1.問題或問題的定義。（理解題目）2.獲得培訓和測試資料。（獲取資料）3.爭論,準備清理資料。（初步清洗資料）4.分析、識別模式,並探索資料。（特徵工程）5.模型,預測和解決問題。（機器學習演算法介入）6.視覺化報告,並提出解決問題的步驟和最終的解決方案。
機器學習之路: python 決策樹分類 預測泰坦尼克號乘客是否幸存
現象 info n) 指標 ssi 直觀 learn 保持 afr 使用python3 學習了決策樹分類器的api 涉及到 特征的提取，數據類型保留，分類類型抽取出來新的類型 需要網上下載數據集，我把他們下載到了本地， 可以到我的git下載代碼和數據集: https