填充缺失值泰坦尼克号乘客生存预测
时间: 2025-06-12 13:43:30 浏览: 14
### 处理和填充泰坦尼克号乘客生存预测中的缺失值
在泰坦尼克号乘客生存预测项目中,数据预处理是一个关键步骤,其中缺失值的处理尤为重要。缺失值可能导致模型训练时的偏差或错误,因此需要采取合理的方法进行填充。以下是针对不同特征的缺失值处理方法[^1]。
#### 1. 年龄(Age)特征
“Age”特征是连续型变量,且存在较多缺失值。可以采用以下几种方法进行填充:
- **均值/中位数填充**:使用训练集中“Age”特征的均值或中位数进行填充。这种方法简单有效,但可能会忽略其他特征对年龄的影响。
- **基于其他特征的填充**:根据“Sex”、“Pclass”等特征分组后计算均值或中位数,然后对缺失值进行填充。例如,男性一等舱乘客的平均年龄可能与女性三等舱乘客的平均年龄不同。
- **机器学习模型预测**:使用完整的数据作为训练集,构建一个回归模型(如随机森林或K近邻)来预测缺失的年龄值[^2]。
```python
# 示例代码:基于中位数填充
import pandas as pd
data['Age'] = data['Age'].fillna(data['Age'].median())
```
#### 2. 舱位(Cabin)特征
“Cabin”特征的缺失值比例较高,直接填充可能意义不大。可以考虑以下方法:
- **删除特征**:如果“Cabin”特征对模型的重要性较低,可以直接将其从数据集中移除。
- **提取字母信息**:将“Cabin”特征中的字母部分提取出来作为新特征,表示乘客所在的舱室区域,并对缺失值标记为“Unknown”。
- **众数填充**:使用训练集中出现频率最高的舱室字母进行填充。
```python
# 示例代码:提取字母信息并填充缺失值
data['Cabin_Letter'] = data['Cabin'].str[0]
data['Cabin_Letter'] = data['Cabin_Letter'].fillna('Unknown')
```
#### 3. 登船港口(Embarked)特征
“Embarked”特征的缺失值较少,可以采用以下方法:
- **众数填充**:使用训练集中出现频率最高的登船港口进行填充。
- **基于票价和舱级填充**:分析不同票价和舱级对应的登船港口分布,选择最可能的港口进行填充。
```python
# 示例代码:基于众数填充
data['Embarked'] = data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0])
```
#### 4. 票价(Fare)特征
“Fare”特征的缺失值较少,可以采用以下方法:
- **均值/中位数填充**:使用训练集中“Fare”特征的均值或中位数进行填充。
- **基于舱级填充**:根据“Pclass”分组后计算均值或中位数,然后对缺失值进行填充。
```python
# 示例代码:基于舱级填充
data['Fare'] = data.groupby('Pclass')['Fare'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))
```
### 注意事项
- 在填充缺失值之前,建议对数据进行探索性分析(EDA),以了解缺失值的分布及其可能的原因。
- 不同特征的缺失值处理方法应根据其特性选择,避免盲目填充导致数据失真。
- 填充后的数据需重新检查,确保没有异常值或不合理的结果。
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