本文目录导读：
泰坦尼克号事件是人类历史上最为著名的海难之一，1912年4月14日，这艘被誉为“永不沉没”的巨轮在北大西洋撞上冰山后沉没，造成1500多人丧生，关于这场海难的研究，历来备受关注，本文旨在通过分析泰坦尼克号数据集，运用数据挖掘与机器学习方法，探究影响乘客生存率的因素，为类似灾难的预防和应对提供有益的参考。
数据集分析
泰坦尼克号数据集包含了关于乘客的年龄、性别、船票等级、家庭关系、是否支付全额船票等特征，以及乘客的生存状态，以下是对数据集的简要分析：
1、数据量：数据集共有712个样本，其中生存乘客和遇难乘客各占一半。
2、特征分析：数据集中共有11个特征，其中3个为类别型特征（船票等级、家庭关系、是否支付全额船票），8个为数值型特征（年龄、性别、船票等级、家庭关系、是否支付全额船票、兄弟姐妹/配偶数、父母/孩子数、舱位等级）。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、缺失值处理：数据集中存在少量缺失值，采用均值、中位数等方法进行填充。
4、数据预处理：对数值型特征进行标准化处理，以提高模型性能。
模型构建
本文采用机器学习方法构建模型，对影响乘客生存率的因素进行探究，以下为模型构建步骤：
1、数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集，比例为8:2。
2、特征选择：采用信息增益、卡方检验等方法进行特征选择，筛选出对生存率影响较大的特征。
3、模型训练：采用决策树、支持向量机、神经网络等算法进行模型训练。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、模型评估：采用准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估。
结果分析
通过对泰坦尼克号数据集的分析，得出以下结论：
1、年龄：年龄与生存率呈负相关，即年龄越大，生存率越低。
2、性别：女性乘客的生存率明显高于男性乘客。
3、船票等级：一等舱乘客的生存率明显高于三等舱乘客。
4、家庭关系：与家人同行的乘客生存率较高。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
5、是否支付全额船票：支付全额船票的乘客生存率较高。
6、兄弟姐妹/配偶数、父母/孩子数、舱位等级等因素对生存率也有一定影响。
本文通过对泰坦尼克号数据集的分析，运用数据挖掘与机器学习方法，探究了影响乘客生存率的因素，研究发现，年龄、性别、船票等级、家庭关系等因素对生存率有显著影响，这为类似灾难的预防和应对提供了有益的参考，本文的研究仍存在一定的局限性，如数据量有限、模型选择等，未来可进一步扩大数据规模，采用更先进的模型和方法，以提高研究的准确性和可靠性。
泰坦尼克号事件为我们敲响了警钟，提醒我们在追求科技进步的同时，要时刻关注人类生命的价值，通过对历史事件的回顾和分析，我们可以更好地预防灾难，保护人类生命安全。
标签： #泰坦尼克号数据集分析
评论列表