机器学习基础之《分类算法(7)—案例:泰坦尼克号乘客生存预测》

一、泰坦尼克号数据

1、案例背景
泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为船舶制定了更好的安全规定。 造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素,但有些人比其他人更容易生存,例如妇女,儿童和上流社会。 在这个案例中,我们要求您完成对哪些人可能存活的分析。特别是,我们要求您运用机器学习工具来预测哪些乘客幸免于悲剧。

2、数据集字段
Pclass:乘客班(1,2,3)是社会经济阶层的代表
Age:数据有缺失
 

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/csj50/article/details/132970070
今日推荐