dec-tree-random-forest-titanic:用决策树和随机森林模型预测泰坦尼克号乘客的存活率

在这个项目“dec-tree-random-forest-titanic”中，我们将探讨如何使用Python编程语言和机器学习库scikit-learn来构建决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）模型，预测泰坦尼克号（Titanic）乘客的存活率。这个任务是一个经典的分类问题，数据集通常用于初学者熟悉数据预处理、特征工程以及机器学习算法。 我们需要导入必要的Python库，如pandas（用于数据处理）和numpy（用于数值计算）。数据集通常包含乘客的个人信息，如年龄、性别、票价、船舱等级等。我们用pandas的`read_csv`函数加载数据，并查看数据的基本信息，了解缺失值和各特征的分布。 接着，进行数据预处理。这包括填充或删除缺失值、转换类别变量（如性别和船舱等级）为数值、以及对数值变量进行标准化或归一化。在泰坦尼克号数据集中，年龄和船票编号经常有缺失值，需要通过适当的方法（如平均值、中位数或模式填充）进行填充。 然后，我们将进行特征工程，探索哪些特征与存活率最相关。可能创建新特征，如家庭规模（SibSp + Parch）、票价区间或者考虑船舱等级对存活率的影响。此外，可以利用`LabelEncoder`或`OneHotEncoder`处理分类特征。 接下来，我们可以划分数据集为训练集和测试集，通常比例为70%训练，30%测试。scikit-learn提供了`train_test_split`函数来实现这一过程。 现在，我们进入模型构建阶段。我们将使用决策树模型。决策树是一种直观的分类方法，它根据特征的重要性逐步分割数据。在scikit-learn中，我们使用`DecisionTreeClassifier`，调整参数如最大深度、最小叶子节点样本数等，然后用训练数据拟合模型。评估模型性能通常使用交叉验证（如K折交叉验证），并观察准确率、召回率、F1分数等指标。 随机森林是多个决策树的集成，可以减少过拟合，提高预测精度。在scikit-learn中，使用`RandomForestClassifier`，同样可以调整参数如树的数量、特征选择策略等。训练完模型后，我们将其应用于测试集，计算预测结果，并与实际值比较，以评估模型的泛化能力。 根据模型的表现，我们可能需要进行调参优化，比如使用网格搜索（GridSearchCV）或随机搜索（RandomizedSearchCV）来找到最优的超参数组合。 这个项目提供了从数据清洗、特征工程到模型训练和评估的完整流程，帮助我们理解决策树和随机森林在分类问题中的应用。通过这个项目，不仅可以提升Python编程技能，还能深入掌握机器学习的基础知识。