Titanic数据集主要包含两部分,训练集(train.csv)和测试集(test.csv)。其中训练集中包含乘客的基本信息和最终在事故中的存活情况,测试集只包含乘客的基本信息, 不包含存活情况。 目的:通过对训练集中乘客的基本信息和存活情况的分析,找到背后隐藏的某种规律,去推断测试集中的乘客是否遇难。

r-kaggle-泰坦尼克号 #Titanic生存预测 该存储库包含我针对Kaggle的《泰坦尼克号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本，用于数据建模的替代策略，原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写。 泰坦尼克号生存预测问题 在这一普遍的挑战中，目标是根据性别，阶级，机票详细信息，年龄类别等属性来预测什么样的人可能度过泰坦尼克号灾难。 程式码范例 去做 动机 列出的示例代码中的一种方法已提交给Kaggle。 安装 数据集可以在“数据”文件夹中找到。 它包括2个分别用于培训和测试的csv文件。 train.csv（59.76 kb） test.csv（27.96 kb） 使用以下R包。 seqinr：生物序列检索和分析 e1071：统计部概率论小组的其他职能（以前为E1071），维也纳工业大学 派对：递归派对的实验室 Ame

卡格格-泰坦尼克号 这使用Common Lisp解决了kaggle教程“”。 2015/10/19：我决定首先使用朴素的贝叶斯分类器。 但是，我认为这不是执行此任务的正确方法。 我只想知道这种“幼稚”的方式可以达到什么速率作为基准。 用法 首先，您需要从上述kaggle教程中获取“ train.csv”和“ test.csv”（还需要注册Kaggle）。 然后，将它们放在该项目下的“资源”目录中。 该项目导出两个函数“ main”和“ cross-validate”。 “主要”功能 学习使用“ train.csv”中的所有数据。 使用“ test.csv”中的所有数据将分类结果输出到“ resources / result.csv” (kaggle-titanic:main) “交叉验证”功能 使用“ train.csv”中的数据进行k交叉验证。 （k = 5） 将结果输出到标准输

泰坦尼克号数据可视化1

物流人工智能_机器学习

深度学习的泰坦尼克号数据集

平台下载的原始三个数据train.csv test.csv gender_submission.csv （本来想0积分 分享给大家 无奈最低是1分了）

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【菜菜的sklearn课堂】决策树-泰坦尼克号幸存者预测数据集

passengerid： 乘客 ID class： 舱位等级 (1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd)** name： 乘客姓名 sex： 性别 age： 年龄 sibsp： 在船上的兄弟姐妹／配偶个数 parch： 在船上的父母／小孩个数 ticket： 船票信息 fare： 票价 cabin： 客舱 embarked： 登船港口 (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton) survived: 变量预测为值 0 或 1（这里 1 表示幸存，0 表示遇难）