Python训练营打卡——DAY22（2025.5.11）

复习日

学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码

泰坦尼克号——来自灾难的机器学习

数据来源：

kaggle泰坦里克号人员生还预测

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挑战

泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。

1912年4月15日，在被普遍认为“永不沉没”的皇家邮轮泰坦尼克号的处女航中，它与冰山相撞沉没。不幸的是，船上没有足够的救生艇供所有人使用，导致2224名乘客和船员中1502人遇难。

虽然生存需要一些运气的因素，但似乎有些群体比其他群体更有可能生存下来。

在这个挑战中，我们要求您使用乘客数据（即姓名、年龄、性别、社会经济阶层等）建立一个预测模型来回答这个问题：“什么样的人更有可能生存？”

Kaggle 竞赛如何运作

1. 参加比赛
   阅读挑战描述，接受比赛规则并获得比赛数据集的访问权限。
2. 开始工作
   下载数据，在本地或 Kaggle Notebooks（我们的无需设置、可定制的 Jupyter Notebooks 环境，带有免费 GPU）上构建模型并生成预测文件。
3. 提交
   您的预测并将其作为提交上传到 Kaggle 并获得准确度分数。
4. 查看排行榜
   查看您的模型在我们的排行榜上与其他 Kaggler 的排名。
5. 提高您的分数
   查看讨论论坛，查找来自其他竞争对手的大量教程和见解。

我将在本次比赛中使用哪些数据？

在本次比赛中，您将获得两个相似的数据集，其中包括乘客信息，如姓名、年龄、性别、社会经济阶层等。一个数据集的标题为train.csv，另一个数据集的标题为test.csv。

Train.csv将包含机上部分乘客（确切地说是 891 人）的详细信息，重要的是，将揭示他们是否幸存，也称为“地面真相”。

数据test.csv集包含类似的信息，但并未披露每位乘客的“基本事实”。你的任务就是预测这些结果。

使用您在数据中发现的模式train.csv，预测机上其他 418 名乘客（在 中找到test.csv）是否幸存。

查看“数据”选项卡，进一步探索数据集。一旦你认为自己创建了一个具有竞争力的模型，就可以将其提交到 Kaggle，看看你的模型在我们的排行榜上与其他 Kaggle 选手的排名。

如何向 Kaggle 提交你的预测

一旦您准备好提交并进入排行榜：

1. 点击“提交预测”按钮

   

2. 上传提交文件格式的 CSV 文件。您每天最多可以提交 10 份。

   

提交文件格式：

PassengerId您应该提交一个包含 418 个条目和一个标题行的 csv 文件。如果您提交的数据包含多余的列（超过和Survived）或行，则会显示错误。

该文件应该恰好有 2 列：

• PassengerId（不分先后顺序）
• Survived（包含您的二进制预测：1 表示幸存，0 表示死亡）

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1. 导入包

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore") #忽略警告信息# 数据处理清洗包
import pandas as pd
import numpy as np
import random as rnd# 可视化包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline# 机器学习算法相关包
from sklearn.linear_model import LogisticRegression, Perceptron, SGDClassifier
#逻辑回归、感知机、随机梯度下降法
from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
#支持向量机、线性支持向量机
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
#最近邻
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
#朴素贝叶斯
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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2. 加载数据集

train_df = pd.read_csv('./titanic/train.csv')
test_df = pd.read_csv('./titanic/test.csv')
combine = [train_df, test_df] # 合并数据
#这只是放到一个列表，以便后续合并，现在还没合并
#combined_df = pd.concat([train_df, test_df], axis=1, ignore_index=True)这才是合并
#combine.head()会报错，因为列表没有head方法

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3. 描述性统计分析

# 获取所有特征名
print(train_df.columns.values)# 预览数据
train_df.head()train_df.tail()print(train_df.isnull().sum())
# 返回每列（特征）中的缺失值数量
print('_'*40)
#打印一行分隔线，其中包含40个连续的下划线字符
test_df.isnull().sum()train_df.info()
print('_'*40)
test_df.info()
#714 non-null意为714个非空值
# RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 表示891行数据
# Data columns (total 12 columns) 表示12列（11个特征 1个标签）round(train_df.describe(percentiles=[.5, .6, .7, .75, .8, .9, .99]),2)
#describe(percentiles=[.5, .6, .7, .75, .8, .9, .99])指定百分位描述
#round()保留2位小数
#describe（）方法只描述数值型数据，12个特征中有5个object所以不表示train_df.describe(include=['O'])
# 获取非数值型（对象型）列的描述性统计信息的方法
# count：非缺失值的数量。
# unique：唯一值的数量，表示多少种数值
# top：出现次数最多的值。
# freq：出现次数最多的值的频数。

4. 基于数据分析的假设

# 针对Pclass和Survived进行分类汇总
# pclass是票价等级
train_df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)
# groupby是分类汇总函数，这个功能类似于数据透视表，选择分类列和汇总列
# sort_values(by='Survived', ascending=False)意思为根据survive这一列降序排序
# 另一种写法为pd.DataFrame(train_df.groupby('Pclass', as_index=False)['Survived'].mean()).sort_values(by='Survived', ascending=False)train_df[['Sex','Survived']].groupby(['Sex'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)train_df[['SibSp','Survived']].groupby(['SibSp'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived',ascending=False)train_df[['Parch','Survived']].groupby(['Parch'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived',ascending=False)

5. 可视化数据分析

g = sns.FacetGrid(train_df, col='Survived')  #FacetGrid(data, row, col, hue, height, aspect, palette, ...)
# col='Survived'指定了将数据分成两列，分别对应于Survived列的0和1g.map(plt.hist, 'Age', bins=20)
# plt.hist来绘制直方图，并传递了'Age'列作为数据，，bins=20指定了直方图的分箱数#grid = sns.FacetGrid(train_df, col='Survived', row='Pclass', size=2.5, aspect=1.6)
grid = sns.FacetGrid(train_df, col='Pclass', hue='Survived') 
grid.map(plt.hist, 'Age', alpha=0.5, bins=20)
grid.add_legend();grid = sns.FacetGrid(train_df, col='Embarked')
grid.map(sns.pointplot, 'Pclass', 'Survived', 'Sex', palette='deep')
grid.add_legend();grid = sns.FacetGrid(train_df, col='Embarked', hue='Survived', palette={0: 'b', 1: 'r'})
grid.map(sns.barplot, 'Sex', 'Fare', alpha=.5, ci=None)
grid.add_legend()

1

print("Before", train_df.shape, test_df.shape, combine[0].shape, combine[1].shape)train_df = train_df.drop(['Ticket', 'Cabin'], axis=1)
test_df = test_df.drop(['Ticket', 'Cabin'], axis=1)
combine = [train_df, test_df]"After", train_df.shape, test_df.shape, combine[0].shape, combine[1].shapetrain_df['Name'].head(10)# 使用正则表达式提取Title特征
for dataset in combine:dataset['Title'] = dataset.Name.str.extract('([A-Za-z]+)\.', expand=False)
# 从姓名字符串中匹配一个或多个字母，并且以句点 (.) 结尾的部分，这通常是表示称号的部分
# 提取的称号被存储在一个新的 Title 列中
pd.crosstab(train_df['Title'], train_df['Sex']).sort_values(by='female', ascending=False)  # pd.crosstab列联表
#这部分代码使用 pd.crosstab 来创建一个列联表，用于计算不同称号 和性别之间的关系
#crosstab 会统计每个组合的数量，并返回一个交叉表。combine
#还没有按列合并，还是2个数据表# 可以用更常见的名称替换许多标题或将它们归类为稀有
for dataset in combine:dataset['Title'] = dataset['Title'].replace(['Lady', 'Countess','Capt', 'Col','Don', 'Dr', 'Major', 'Rev', 'Sir', 'Jonkheer', 'Dona'], 'Rare')dataset['Title'] = dataset['Title'].replace(['Mlle', 'Ms'], 'Miss')dataset['Title'] = dataset['Title'].replace('Mme', 'Mrs')train_df[['Title', 'Survived']].groupby(['Title'], as_index=False).mean()train_df.head()# 将分类标题转换为序数
title_mapping = {"Mr": 1, "Miss": 2, "Mrs": 3, "Master": 4, "Rare": 5}
for dataset in combine:dataset['Title'] = dataset['Title'].map(title_mapping)  # 将序列中的每一个元素，输入函数，最后将映射后的每个值返回合并，得到一个迭代器dataset['Title'] = dataset['Title'].fillna(0)  train_df.head()# 现在可以从训练和测试数据集中删除Name特征以及训练集中的PassengerId 特征
train_df = train_df.drop(['Name', 'PassengerId'], axis=1)
test_df = test_df.drop(['Name'], axis=1)
combine = [train_df, test_df]
train_df.shape, test_df.shape# 转换分类特征Sex
for dataset in combine:dataset['Sex'] = dataset['Sex'].map( {'female': 1, 'male': 0} ).astype(int)  #男性赋值为0，女性赋值为1，并转换为整型数据train_df.head()# 绘制Age, Pclass, Sex复合直方图
#grid = sns.FacetGrid(train_df, row='Pclass', col='Sex', size=2.2, aspect=1.6)
grid = sns.FacetGrid(train_df, col='Pclass', hue='Sex')
grid.map(plt.hist, 'Age', alpha=.5, bins=20)
grid.add_legend()# 创建空数组
guess_ages = np.zeros((2,3))
guess_ages# 遍历 Sex (0 或 1) 和 Pclass (1, 2, 3) 来计算六种组合的 Age 猜测值
for dataset in combine:# 第一个for循环计算每一个分组的Age预测值for i in range(0, 2):for j in range(0, 3):guess_df = dataset[(dataset['Sex'] == i) & \(dataset['Pclass'] == j+1)]['Age'].dropna()# age_mean = guess_df.mean()# age_std = guess_df.std()# age_guess = rnd.uniform(age_mean - age_std, age_mean + age_std)age_guess = guess_df.median()# 将随机年龄浮点数转换为最接近的 0.5 年龄（四舍五入）guess_ages[i,j] = int( age_guess/0.5 + 0.5 ) * 0.5# 第二个for循环对空值进行赋值        for i in range(0, 2):for j in range(0, 3):dataset.loc[ (dataset.Age.isnull()) & (dataset.Sex == i) & (dataset.Pclass == j+1),\'Age'] = guess_ages[i,j]dataset['Age'] = dataset['Age'].astype(int)
train_df.head()# 创建了一个新的列：年龄段AgeBand,并确定其与Survived的相关性
# 一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险
train_df['AgeBand'] = pd.cut(train_df['Age'], 5)  # 将年龄分割为5段,等距分箱
train_df[['AgeBand', 'Survived']].groupby(['AgeBand'], as_index=False).mean().sort_values(by='AgeBand', ascending=True)# 将这些年龄区间替换为序数
for dataset in combine:    dataset.loc[ dataset['Age'] <= 16, 'Age'] = 0dataset.loc[(dataset['Age'] > 16) & (dataset['Age'] <= 32), 'Age'] = 1dataset.loc[(dataset['Age'] > 32) & (dataset['Age'] <= 48), 'Age'] = 2dataset.loc[(dataset['Age'] > 48) & (dataset['Age'] <= 64), 'Age'] = 3dataset.loc[ dataset['Age'] > 64, 'Age'] = 4
train_df.head()train_df = train_df.drop(['AgeBand'], axis=1)  # 删除训练集中的AgeBand特征
combine = [train_df, test_df]
train_df.head()
test_dffor dataset in combine:dataset['FamilySize'] = dataset['SibSp'] + dataset['Parch'] + 1train_df[['FamilySize', 'Survived']].groupby(['FamilySize'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)# 创建新特征IsAlone
for dataset in combine:dataset['IsAlone'] = 0dataset.loc[dataset['FamilySize'] == 1, 'IsAlone'] = 1train_df[['IsAlone', 'Survived']].groupby(['IsAlone'], as_index=False).mean()train_df = train_df.drop(['Parch', 'SibSp', 'FamilySize'], axis=1)
test_df = test_df.drop(['Parch', 'SibSp', 'FamilySize'], axis=1)
combine = [train_df, test_df]train_df.head(20)# 创建Age*Pclass特征以此用来结合Age和Pclass变量
for dataset in combine:dataset['Age*Pclass'] = dataset.Age * dataset.Pclasstrain_df.loc[:, ['Age*Pclass', 'Age', 'Pclass']].head(10)
train_df[['Age*Pclass', 'Survived']].groupby(['Age*Pclass'], as_index=False).mean()freq_port = train_df.Embarked.dropna().mode()[0] 
# mode() 计算众数，这里只有一个值，加不加[0] 都一样，一般返回的众数是每一列的众数构成的series
for dataset in combine:dataset['Embarked'] = dataset['Embarked'].fillna(freq_port)train_df[['Embarked', 'Survived']].groupby(['Embarked'], as_index=False).mean().sort_values(by='Survived', ascending=False)# 同样转换分类特征为序数
for dataset in combine:dataset['Embarked'] = dataset['Embarked'].map( {'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2} ).astype(int)train_df.head()# 测试集中Fare有一个缺失值，用中位数进行填补
test_df['Fare'].fillna(test_df['Fare'].dropna().median(), inplace=True)
test_df.head()plt.hist(train_df['Fare'])# 对票价进行连续数据离散化
train_df['FareBand'] = pd.qcut(train_df['Fare'], 4)  # 根据样本分位数进行分箱，等频分箱
train_df[['FareBand', 'Survived']].groupby(['FareBand'], as_index=False).mean().sort_values(by='FareBand', ascending=True)for dataset in combine:dataset.loc[ dataset['Fare'] <= 7.91, 'Fare'] = 0dataset.loc[(dataset['Fare'] > 7.91) & (dataset['Fare'] <= 14.454), 'Fare'] = 1dataset.loc[(dataset['Fare'] > 14.454) & (dataset['Fare'] <= 31), 'Fare']   = 2dataset.loc[ dataset['Fare'] > 31, 'Fare'] = 3dataset['Fare'] = dataset['Fare'].astype(int)train_df = train_df.drop(['FareBand'], axis=1)
combine = [train_df, test_df]train_df.head(10)test_df.head(10)