泰坦尼克号数据挖掘决策树，深度解析泰坦尼克号乘客命运，基于数据挖掘的决策树建模与应用

本文目录导读：

1. 数据预处理
2. 决策树建模
3. 结果分析

泰坦尼克号沉船事件是历史上最著名的海难之一，发生在1912年4月14日至15日，在这起悲剧中，共有1500多人丧生，幸存者仅有710人，针对这起事件，许多研究者从不同角度进行了分析，其中数据挖掘技术为揭示事件背后的规律提供了有力支持，本文将运用数据挖掘中的决策树算法，对泰坦尼克号乘客数据进行挖掘，以期找出影响乘客命运的关键因素。

数据预处理

1、数据来源：本文数据来源于Kaggle网站上的泰坦尼克号乘客数据集，包含乘客的基本信息、船票信息、舱位信息、性别、年龄、存活情况等。

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2、数据预处理：对数据进行清洗，剔除缺失值和异常值；对数据进行类型转换，如将年龄、舱位等级等数值型数据转换为类别型数据；对数据进行特征工程，如计算乘客的票价与舱位等级的比值、年龄的分组等。

决策树建模

1、决策树算法：本文采用C4.5算法构建决策树模型，该算法具有较好的分类效果和可解释性。

2、特征选择：根据特征的重要性，选取对乘客命运影响较大的特征，如性别、年龄、舱位等级、票价等。

3、决策树参数设置：根据实验结果，设置决策树的最大深度、最小叶子节点样本数等参数。

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4、模型训练与测试：将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练决策树模型，并在测试集上评估模型性能。

结果分析

1、决策树模型结构：通过决策树模型，可以直观地看到影响乘客命运的关键因素，女性乘客比男性乘客存活率更高，头等舱乘客比三等舱乘客存活率更高。

2、乘客命运预测：根据决策树模型，对测试集中的乘客进行命运预测，预测结果与实际存活情况基本一致。

3、模型评估：采用准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估，结果表明，决策树模型在泰坦尼克号乘客命运预测方面具有较高的准确率。

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本文通过数据挖掘技术，对泰坦尼克号乘客数据进行挖掘，构建了基于决策树的乘客命运预测模型，结果表明，该模型具有较高的准确率和可解释性，为类似事件的研究提供了有益参考，可以进一步优化模型，结合其他数据挖掘算法，提高预测效果。

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