机器学习项目实战:泰坦尼克号获救预测 训练数据和测试数据 完整版

这是泰坦尼克号获救预测的程序及数据集，需要的同志自取

机器学习实战篇：采用机器学习的方法对泰坦尼克号船员获救进行预测，数据包和代码齐全，代码有有注释便于理解，适合机器学习初学者，

泰坦尼克号生还预测数据集

import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import Ran

影响乘客生还的因素很多，这里只对乘客的性别、年龄、乘客等级、这三个因素感兴趣， 看看这四个因素是否会影响乘客的生还率。 1.性别是否会影响生还率 2.年龄是否会影响生还率 3.乘客等级会否会影响乘客

泰坦尼克号的表单,里面可能已经加载了杰克和罗斯的数据!

kaggle上面的Titanic比赛，77%的正确率，模型是逻辑回归。

data.zip里面包括gender_submission.csv、test.csv、train.csv。

泰坦尼克号是历史上最著名的客轮之一，但它也是一个悲惨的事件。我们通过使用集成学习算法来预测船员的生还率，以更好地理解这场悲剧。我们收集了一份包含详细数据的数据集，包括船员的性别、舱位、年龄和票价等信息

船员获取数据的excel文件titanic_train.csv泰坦尼克号CSV训练数据。