[kaggle数据] 泰坦尼克号生存预测分析

泰坦尼克号生存预测分析"/>

[kaggle数据] 泰坦尼克号生存预测分析

一、案列背景

1912年，泰坦尼克号在第一次航行中就与冰山相撞沉没，导致了大部分乘客和船员身亡。泰坦尼克号生存预测分析作为kaggle入门项目，我们将根据部分泰坦尼克号旅客名单，来筛选哪些特征可以最好地预测一个人是否会生还。

泰坦尼克号全长约269.06米（882.75英尺），宽28.19米（92.5英尺）。共有五层甲板（分别为A-E甲板），分为头等舱，二等舱，三等舱三个等级的船舱，从英国南安普敦出发开往美国纽约，途径法国瑟堡-奥克特维尔，爱尔兰昆士敦两个港口。在途中与冰山相撞，安排救生艇时，由头等舱到三等舱就进行撤离。妇女孩子优先离开。

以上为查阅所得信息，可以更好的理解数据集中的特征。

从上述中我们可以得出几个可能对生存预测有很大影响的结论：
1、妇女、小孩生还概率较高
2、1代表头等舱，2代表二等舱，3代表三等舱
3、A甲板为头等舱，B、C甲板可能为二等舱，D、E甲板可能为三等舱
4、C 代表从法国瑟堡-奥克特维尔港口（Cherbourg），Q 代表爱尔兰昆士敦（Queenstown ），S 代表英国南安普敦（Southampton ）

二、数据加载

#numpy,pandas
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame#plot
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns#load
train_df = pd.read_csv('train.csv')
test_df = pd.read_csv('test.csv')
full_df=pd.concat([train_df,test_df],ignore_index=True)
full_df.head()

Survived：是否存活（0代表否，1代表是）
Pclass：船舱阶级
Name：乘客的名字
Sex：乘客的性别
Age：乘客的年龄
SibSp：乘客在船上的兄弟姐妹和配偶的数量
Parch：乘客在船上的父母以及小孩的数量
Ticket：乘客船票的编号
Fare：船票费用
Cabin：船舱的座位号
Embarked：乘客上船的港口

三、观察数据

对数据集进行整体观察

# 查看数据框的大小
train_df.shape    #(891, 12)test_df.shape     #(418, 11)full_df.shape     #(1309, 12)

训练集和测试集合并后共有条1309条观测，12个变量

#查看各个变量的观测数和变量类型
full_df.info()

数据集有浮点型变量3个，整数变量4个，共7个数值型变量，字符串变量5个。

#检查异常和极端值（观察最大值和最小值）
full_df.describe().T

#查看各个变量的缺失个数
full_df.isnull().sum()

数据集中，缺失值的变量为：Age、Cabin、Embarked、Fare。其中Cabin几乎都缺失。

四、特征工程

因为是对生存预测进行分析，所以主要是对Survived和其他变量进行可视化分析，可以在一定程度上观察他们间是否相关。

1、Pclass

fig, (axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(15,4))train_df.Pclass.value_counts().plot(kind="bar",color='steelblue',ax=axis1)
axis1.set_xticklabels([3,1,2],rotation=0)
axis1.set_ylabel(u'人数',fontproperties='SimHei')
axis1.set_xlabel('Pclass')pd.crosstab(train_df.Pclass,train_df.Survived).plot.bar(stacked=True,color=['#FA2479','steelblue'],ax=axis2)
axis2.set_xticklabels([1,2,3], rotation=0)
axis2.set_ylabel(u'人数',fontproperties='SimHei')pd.pivot_table(train_df,index=['Pclass'],values=['Survived']).plot.bar(ax=axis3,color='steelblue')
axis3.set_xticklabels([1,2,3], rotation=0)axis1.set_title(u"乘客等级分布",fontproperties='SimHei')
axis2.set_title(u"各乘客等级的获救情况",fontproperties='SimHei')
axis3.set_title(u"生存概率",fontproperties='SimHei')

从图中可以看到，不同等级的舱位，生存几率也不同。高等舱位生存几率越大。

·

2、Name

数据集中的姓名有个特点，姓名中间是称谓名称，并且用符号与其他部分隔开。
联系现实生活，称谓可以在一定程度上反映一个人的职业，年龄。所以我对名字中的称谓进行了提取。

#对字符串按符号进行分裂提取
full_df['Title']=full_df['Name'].apply(lambda x: x.split(',')[1].split('.')[0].strip())  
full_df.Title.value_counts()Mr              757
Miss            260
Mrs             197
Master           61
Dr                8
Rev               8
Col               4
Major             2
Ms                2
Mlle              2
Capt              1
the Countess      1
Jonkheer          1
Sir               1
Don               1
Lady              1
Mme               1
Dona              1
Name: Title, dtype: int64

提取出来的称谓中包含英，法，西班牙语的不同叫法，把他们进行归类。
最终分成了5类。

full_df['Title'] = full_df['Title'].replace(['Capt', 'Don', 'Major', 'Col', 'Sir','Rev'], 'Mr')
full_df['Title'] = full_df['Title'].replace(['Ms','Mlle'], 'Miss'