贝叶斯估计预测泰坦尼克号幸存
时间: 2025-04-23 12:24:09 浏览: 28
### 使用贝叶斯估计实现泰坦尼克号幸存者预测模型
#### 数据准备与探索
为了建立有效的贝叶斯估计模型,首先需要对数据进行全面的理解和清理。这包括识别缺失值、异常值以及不一致的数据条目,并采取适当措施加以修正[^1]。
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
# 加载数据集
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 处理缺失值和其他预处理工作...
# 假设已经完成必要的清洗操作...
# 特征编码
label_encoder = LabelEncoder()
for column in ['Sex', 'Embarked']:
data[column] = label_encoder.fit_transform(data[column])
# 划分训练集测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
data.drop(['Survived'], axis=1),
data['Survived'],
test_size=0.2,
random_state=42)
scaler = StandardScaler().fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
```
#### 构建朴素贝叶斯分类器
基于上述准备工作,可以采用高斯分布假设下的朴素贝叶斯算法来进行乘客生存状态的预测。该方法特别适合于连续型变量较多的情况,在本案例中即为年龄(Age)、票价(Fare)等数值属性;而对于离散型类别特征,则可以直接应用多项式分布形式的朴素贝叶斯模型[^3]。
```python
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
gnb = GaussianNB()
# 训练模型
gnb.fit(X_train_scaled, y_train)
# 预测并评估性能
y_pred = gnb.predict(X_test_scaled)
print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}')
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
通过这种方式,能够较为直观地观察到所构建的贝叶斯估计模型对于泰坦尼克号乘客生存情况预测的效果如何。值得注意的是,实际项目开发过程中还需要进一步优化参数设置、调整特征组合等方式提升最终模型的表现力。
阅读全文
相关推荐
















