泰坦尼克沉船数据预测及可视化分析
1、背景介绍
泰坦尼克号沉船事件发生在1912年4月。泰坦尼克号是当时世界上最大的客运轮船,首航泰坦尼克号从英国南安普敦出发,途经法国瑟堡-奥克特维尔以及爱尔兰昆士敦,计划中的目的地为美国纽约。由于航行途中瞭望员没有及时发现前方的冰峰,船撞上冰峰发生船难。随后,泰坦尼克号沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员。一些人可能比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级,但,幸存下来的因素研究及讨论一直没有停止过。
2、数据集说明
数据集来自Kaggle2,包括泰坦尼克号上 2224 名乘客和船员中 891 名的人口学数据和乘客基本信息。分析其中的数据,探索生还率和某些因素的关系,什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活?
决策树算法依据对一系列属性取值的判定得出最终决策。在每个非叶子节点上进行一个特征属性的测试,每个分支表示这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶子节点对应于最终决策结果。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点对应的类别作为决策结果。算法的目的是产生一棵泛化性能强,即处理未见数据能力强的决策树。
数据集共有891行、12列。每条数据有12个特征,含义如下:
• PassengerId => 乘客ID
• Survived => 获救情况(1为获救,0为未获救)
• Pclass => 乘客等级(1/2/3等舱位)
• Name => 乘客姓名
• Sex => 性别
• Age => 年龄
• SibSp => 堂兄弟/妹个数
• Parch => 父母与小孩个数
• Ticket => 船票信息
• Fare => 票价
• Cabin => 客舱
• Embarked => 登船港口
数据下载地址:https://www.kaggle.com/hesh97/titanicdataset-traincsv。
3、具体要求
1、数据清理
a)查看数据行列情况,判断是否有空行,进行删除;
b)查看空值情况,按照自己分析的需求及考虑进行删除或填充操作;
from pandas import DataFrame,Series
import pandas as pd
import numpy as np
#导入混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
names=['PassengerId','Survived','Pclass','Name','Sex','Age','SibSp','Parch','Ticket','Fare','Cabin','Embarked']
titanic = pd.read_csv("train.csv",header=None,names=names)
print(titanic)
print("判断空行数量:",titanic.isnull().T.all().sum())
print("数据集情况:")
titanic.info()#对年龄用均值填充
titanic["Age"] = titanic["Age"].fillna(titanic["Age"].mean())
#将登船港口拿众数填充,默认使用第一个众数值
titanic["Embarked"] = titanic["Embarked"].fillna(titanic["Embarked"].mode()[0])
#删除缺失值较多无法使用的属性
titanic.drop(['Cabin'],axis=1,inplace=True)
print("对数据集空值处理后的情况:")
titanic.info()
实验结果分析:
由数据集信息可知,Age、Cabin、Embarked存在空值,其中属性Cabin缺失值过多,对后续分析用处不大,因此此处删除数据,属性Embarked仅有两个空缺值,可采用众数填充,默认选用第一个众数,属性Age数值型数据,采用均值对空缺值进行填充。对空值处理后效果为:
2、使用可视化方法,判断哪些属性对幸存影响大
思路:要想对数据进行分析,首先需要对数据预处理,对于此数据集,先将字符型数据进行数值化,由于属性年龄、票价差距太大,因此统一对数据进行标准化处理。
#数据集预处理——数值化
lables = ["Name","Sex","Ticket","Embarked"]
#可以知道字符型的有5列
i = 0
while(i<4):y_flag = titanic[lables[i]].unique()titanic[lables[i]] = titanic[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x))i = i+1
print(titanic.head())
#原因属性
x = titanic.iloc[:,2:]
# print(x)
#目标属性
y = titanic["Survived"]
X_lables = x.columns
print(X_lables)
#将数据集进行标准化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
standard = StandardScaler()
#对所有数据进行特征化处理
X = standard.fit_transform(x)
X = DataFrame(X,columns=X_lables)
print(X.head())
数据预处理后效果:
分别将两个目标类被救和未被就区分开,画出柱状图
# 找到类别都为0 的
cond_0 = y == 0
cond_1 = y == 1
#获取到类别为0的Pclass的数据
az = plt.subplot(1,1,1)
X['Pclass'][cond_0].plot(kind='hist',bins=100,density = True)
X['Pclass'][cond_1].plot(kind='hist',bins=10,density = True,alpha = 0.8)
az.set_title("乘客等级")
plt.show()
# 使用循环,将10中类别画出来
plt.figure(figsize=(9, 10 * 4))
for i in range(0, 9):ax = plt.subplot(111)X[X_lables[i]][cond_0].plot(kind='hist', bins=100, density=True, ax=ax)X[X_lables[i]][cond_1].plot(kind='hist', bins=10, density=True, ax=ax, alpha=0.8)# 添加标题ax.set_title(X_lables[i])plt.show()
实验结果分析:
由实验结果可知,属性Name、Ticket重合度较高,分辨价值较低,在判别是否与被救有关系上作用不大。
利用GBDT梯度提升决策树进行特征重要性排序:
#将以上得出作用不大的列删除
droplabels = ["Name","Ticket"]
X2 = X.drop(droplabels,axis=1)
# print(X2.head())
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifiergbdt = GradientBoostingClassifier()
gbdt.fit(X2,y)
print(gbdt.feature_importances_)
argsort = gbdt.feature_importances_.argsort()[::-1]
print(argsort)
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.bar(np.arange(7),gbdt.feature_importances_[argsort])
_ = plt.xticks(np.arange(9),X2.columns[argsort])
plt.show()
用GBDT进行梯度提升决策树后得出的结果来看,属性Parch、Embarked、Sibsp对是否被就分辨率较低,因此可忽略这些属性,综合以上结果可得出,属性Sex、Fare、Pclass以及Pclass对判断是否幸存的影响大。
3、设计两个以上决策树分类模型实验,进行比较,并说明设计的理由。
使用信息熵作为依据创建决策树:
#使用决策树
from sklearn import tree
#数据集转换成训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
# 创建决策树对象,使用信息熵作为依据
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
clf.fit(X_train,y_train)
print("准确率:",clf.score(X_test,y_test))
#生成混淆矩阵,查看召回率
y_ = clf.predict(X_test)
#先生成一个混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test,y_)
plot_confusion_matrix(cm,classes=[0,1])
基尼指数作为依据创建决策树:
# #使用GINi指数
clfg = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
clfg.fit(X_train,y_train)
print("GINI指数作为依据的准确率",clfg.score(X_test,y_test))
#生成混淆矩阵,查看召回率
y_ = clfg.predict(X_test)
#先生成一个混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test,y_)
plot_confusion_matrix(cm,classes=[0,1])
实验结果分析:
通过分别使用信息熵和基尼指数作为依据构建决策树,在使用信息熵作为依据的决策树中准确率达77.1%,召回率达67.0%,在使用基尼指数作为依据的决策树中准确率达74.4%,召回率达58.1。因此我们可以选择以信息熵为依据构建决策树。
4、在此分析中,选择模型评估度量,并说明理由
使用循环来调整决策树参数:
i = 2
recall = []
accuracy = []
plt.figure(figsize=(24,27))
#让最大深度为16while(i<17):clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=i)clf.fit(X_train,y_train)#生成混淆矩阵,查看召回率y_ = clf.predict(X_test)#先生成一个混淆矩阵cm = confusion_matrix(y_test,y_)# print("****************")# print(cm)# print("****************")print('maxdepth:%d,score:%0.4f,Recall:%0.4f'%(i,(cm[0,0]+cm[1,1])/cm.sum(),cm[1,1]/cm[1].sum()))recall.append(cm[1,1]/cm[1].sum())accuracy.append((cm[0,0]+cm[1,1])/cm.sum())plot_confusion_matrix(i,cm,classes=[0,1])i = i + 1
plt.show()
print(recall)
print(accuracy)
plt.plot(np.arange(2,17),recall,color = 'green')plt.plot(np.arange(2,17),accuracy,color='red')
plt.show()
实验结果分析:
有实验结果可得出当最大深度为3是准确率达到最大值0.8251,此时召回率只有0.6849,看似准确率及召回率均达到了最大值。
5、将建立的决策树进行可视化
根据上一问实验结果使决策树最大深度为2,画出决策树
import pydotplus
from IPython.display import Image
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini',max_depth=2)
clf.fit(X_train,y_train)
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.get_nodes()[7].set_fillcolor("#FFF2DD")
graph.write_png('titanic.png')
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原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/30 9:42:22 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/5/2 9:07:46 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/30 9:42:49 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57