以泰坦尼克号数据集为例做python可视化EDA

前言

本文以泰坦尼克号数据集为例，做了一下在机器学习算法中一些常用的可视化操作。首先读取数据，然后配合可视化的数据分析。在分析数据之后对数据清洗，包括填充缺失值、机器学习特征选择以及特征相关性分析及其可视化。做了CART模型训练，并将特征的重要性排序、可视化展示。

具体步骤

（最近时间精力有限，具体代码过程见gitee，程序和注解比较详细）：以泰坦尼克号数据集为例做python可视化EDA

总结

(如果您发现我写的有错误，欢迎在评论区批评指正)