提供的训练数据集包含11个特征，分别是：Survived:0代表死亡，1代表存活；Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)；Name:乘客姓名；Sex:乘客性别；Age:乘客年龄(有缺失)；SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)；Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)；Ticket:票号(字符串)；Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)；Cabin:乘客所在船舱(有缺失)；Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)。
2021-12-19 15:00:25
32KB
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train = pd.read_csv('../input/titanic/train.csv')
test = pd.read_csv('../input/titanic/test.csv')
train.head()
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作者：KeithVV
2021-12-17 18:57:10
33KB
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如何在Titanic Kaggle挑战中获得0.8134分：泰坦尼克号Kaggle竞赛的解决方案
2021-12-12 14:27:23
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比赛项目
Rossmann销售预测（Top3％）：Rossmann在7个欧洲国家经营着3000药店。结果，罗斯曼门店经理的任务是提前6周预测他们的日收益，商店的销售受到许多因素的影响，包括促销，竞争，学校和国家假日，重置和地域性，由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异；
NCAA
沃尔玛
能源预测③（排名前36％）：在本次竞赛中，基于ASHRA公司数据，在以下领域开发计量建筑能源使用的精确模型：冷水，电，热水和蒸汽表，数据来自超过1000栋建筑，历时三年，对这些节能投资的更好估计，大型投资者和金融机构将更加重视在这一领域投资，盔甲在提高建筑效率方面取
2021-12-07 19:37:11
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目录:*. 数据挖掘流程一. 数据读取与统计分析二. 特征分析 & 缺失值填充2.1 性别与获救2.2 船舱等级与获救2.3 年龄与获救2.4 姓名(称谓) 与获救2.5 填充缺失值2.6 登船地点与获救2.7 兄弟姐妹的数量2.8 父母和孩子的数量2.9 船票的价格三. 特征相关性3.1 相关性热度图3.2 热度图下三角四. 构建特征4.1 年龄特征4.2 家庭总人口4.3 船票价格4.4 类型转换与特征清洗五. 机器学习建模5.1 切分训练集与测试集5.2 逻辑回归 LogisticRegression5.3 支持向量机 SVM5.4 决策树 DecisionTree5.5 随机森林 Ra
2021-11-24 10:22:37
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泰坦尼克号的测试文件和提交性别报告，并把它们放在一起，整合为一个csv。这是伟大的图表，以帮助您可视化。这也将有助于你知道谁死了或幸存下来。至少 70% 的权利， 但它由你来使它 100% 感谢泰坦尼克号初学者竞争提供的数据。
tested.csv
2021-11-20 22:08:58
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