数据挖掘目标(Kaggle Titanic 生存测试)
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
1.数据导入
In [2]:
train_data = pd.read_csv(r'../老师文件/train.csv') test_data = pd.read_csv(r'../老师文件/test.csv') labels = pd.read_csv(r'../老师文件/label.csv')['Survived'].tolist()
In [3]:
train_data.head()
Out[3]:
| PassengerId | Survived | Pclass | Name | Sex | Age | SibSp | Parch | Ticket | Fare | Cabin | Embarked | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 0 | 3 | Braund, Mr. Owen Harris | male | 22.0 | 1 | 0 | A/5 21171 | 7.2500 | NaN | S |
| 1 | 2 | 1 | 1 | Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... | female | 38.0 | 1 | 0 | PC 17599 | 71.2833 | C85 | C |
| 2 | 3 | 1 | 3 | Heikkinen, Miss. Laina | female | 26.0 | 0 | 0 | STON/O2. 3101282 | 7.9250 | NaN | S |
| 3 | 4 | 1 | 1 | Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) | female | 35.0 | 1 | 0 | 113803 | 53.1000 | C123 | S |
| 4 | 5 | 0 | 3 | Allen, Mr. William Henry | male | 35.0 | 0 | 0 | 373450 | 8.0500 | NaN | S |
2.数据预处理
In [4]:
train_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns):# Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 PassengerId 891 non-null int64 1 Survived 891 non-null int64 2 Pclass 891 non-null int64 3 Name 891 non-null object 4 Sex 891 non-null object 5 Age 714 non-null float646 SibSp 891 non-null int64 7 Parch 891 non-null int64 8 Ticket 891 non-null object 9 Fare 891 non-null float6410 Cabin 204 non-null object 11 Embarked 889 non-null object dtypes: float64(2), int64(5), object(5) memory usage: 83.7+ KB
In [5]:
test_data['Survived'] = 0 concat_data = train_data.append(test_data)
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_5876\2851212731.py:2: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.concat_data = train_data.append(test_data)
In [6]:
#1) replace the missing value with 'U0'
train_data['Cabin'] = train_data.Cabin.fillna('U0')
#2) replace the missing value with '0' and the existing value with '1'
train_data.loc[train_data.Cabin.notnull(),'Cabin'] = '1'
train_data.loc[train_data.Cabin.isnull(),'Cabin'] = '0'
In [7]:
grid = sns.FacetGrid(train_data[['Age','Survived']],'Survived' ) grid.map(plt.hist, 'Age', bins = 20) plt.show( )
C:\Users\Administrator\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\_decorators.py:36: FutureWarning: Pass the following variable as a keyword arg: row. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.warnings.warn(

In [8]:
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorconcat_data['Fare'] = concat_data.Fare.fillna(50) concat_df = concat_data[['Age', 'Fare', 'Pclass','Survived']] train_df_age = concat_df.loc[concat_data['Age'].notnull()] predict_df_age = concat_df.loc[concat_data['Age'].isnull()] X=train_df_age.values[:,1:] Y= train_df_age.values[:,0] RFR = RandomForestRegressor(n_estimators=1000,n_jobs=-1) RFR.fit(X,Y) predict_ages = RFR.predict(predict_df_age.values[:,1:]) concat_data.loc[concat_data.Age.isnull(),'Age'] = predict_ages
In [9]:
sex_dummies = pd.get_dummies(concat_data.Sex)concat_data.drop('Sex',axis=1,inplace=True)
concat_data = concat_data.join(sex_dummies)
In [10]:
from sklearn.preprocessing import StandardScalerconcat_data['Age'] = StandardScaler().fit_transform(concat_data.Age.values.reshape(-1,1))
In [11]:
concat_data['Fare'] = pd.qcut(concat_data.Fare,5) concat_data['Fare'] = pd.factorize(concat_data.Fare)[0]
In [12]:
concat_data.drop(['PassengerId'],axis = 1,inplace = True)
相关文章:
数据挖掘目标(Kaggle Titanic 生存测试)
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns1.数据导入 In [2]: train_data pd.read_csv(r../老师文件/train.csv) test_data pd.read_csv(r../老师文件/test.csv) labels pd.read_csv(r../老师文件/label.csv)[Su…...
【Vue】router.push用法实现路由跳转
目录 router.push用法 在Login.vue中 在Register.vue中 上一篇:登录与注册界面的制作 https://blog.csdn.net/m0_67930426/article/details/134895214?spm1001.2014.3001.5502 制作了登录与注册界面,并介绍了相关表单元素即属性的用法 在登录页面…...
设计原则 | 接口隔离原则
一、接口隔离原则 1、原理 客户端不应该依赖它不需要的接口,即一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上。如果强迫客户端依赖于那些它们不使用的接口,那么客户端就面临着这个未使用的接口的改变所带来的变更,这无意间导致了客户程序之…...
maui 调用文心一言开发的聊天APP 3
主要是对代码进行了优化 上一个版本写死了帐号跟密码 ,这一个帐本有户可以直接设置对相关的key以及secret如果设置错时,在聊天中也会返回提示。注册帐号时同时也设置了key及secrete升级到了net.8.0导出APK,上一个版本是导出abb.解决了变型问…...
鸿蒙开发 - ohpm安装第三方库
前端开发难免使用第三方库,鸿蒙亦是如此,在使用 DevEco Studio 开发工具时,如何引入第三方库呢?操作步骤如下,假设你使用的是MacOS,假设你已经创建了了一个项目: 一、配置 HTTP Proxy 在打开了…...
[C++] new和delete
使用new时调用构造函数使用delete时调用析构函数 构造函数 使用new动态分配内存时,如果分配的是基本类型的内存,则不会调用构造函数。如果分配的是自定义类型的内存,则会调用构造函数进行对象的初始化。 例如: int* pInt new…...
OpenVINS学习2——VIRAL数据集eee01.bag运行
前言 周末休息了两天,接着做上周五那个VIRAL数据集没有运行成功的工作。现在的最新OpenVINS需要重新写配置文件,不像之前那样都写在launch里,因此需要根据数据集情况配置好estimator_config.yaml还有两个标定参数文件。 VIRAL数据集 VIRAL…...
jemeter,断言:响应断言、Json断言
一、响应断言 接口A请求正常返回值如下: {"status": 10013, "message": "user sign timeout"} 在该接口下创建【响应断言】元件,配置如下: 若断言成功,则查看结果树的接口显示绿色,若…...
【vue实战项目】通用管理系统:信息列表,信息的编辑和删除
本文为博主的vue实战小项目系列中的第七篇,很适合后端或者才入门的小伙伴看,一个前端项目从0到1的保姆级教学。前面的内容: 【vue实战项目】通用管理系统:登录页-CSDN博客 【vue实战项目】通用管理系统:封装token操作…...
基于FPGA的视频接口之高速IO(光纤)
简介 对于高速IO口配置光纤,现在目前大部分开发板都有配置,且也有说明,在此根据自己的工作经验以及对于各开发板的说明归纳 通过高速IO接口,以及硬件配置,可以实现对于光纤的收发功能,由于GTX的速率在500Mbs到10Gbps之间,但通道高速io可配置光纤10G硬件,物理通完成,则…...
HTML实现页面
<!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>工商银行电子汇款单</title> </head> &…...
回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测(多指标,多图&#…...
鸿蒙开发之状态管理@State
1、视图数据双向绑定 鸿蒙开发采用的声明式UI,利用状态驱动UI的更新。其中State被称作装饰器,是一种状态管理的方式。 状态:指的是被装饰器装饰的驱动视图更新的数据。 视图:是指用户看到的UI渲染出来的界面。 之所以成为双向…...
redis基本用法学习(主要数据类型)
redis官网教程中介绍有三种方式连接redis:命令行、gui工具和编程连接: 命令行方式主要是在命令行中输入redis-cli后,通过命令方式与redis服务进行交互,支持两种模式:REPL模式(简单的交互式的编程环境&a…...
低代码:美味膳食或垃圾食品
低代码开发是近年来迅速崛起的软件开发方法,让编写应用程序变得更快、更简单。有人说它是美味的膳食,让开发过程高效而满足,但也有人质疑它是垃圾食品,缺乏定制性与深度。你认为低代码到底是美味的膳食还是垃圾食品呢,…...
设计模式—观察者模式
观察者模式(Observer Pattern)是一种行为型设计模式,它定义了一种一对多的依赖关系,使得当一个对象的状态发生变化时,所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。 在观察者模式中,有两个核心角色…...
Java_EasyExcel_导入_导出Java-js
easyExcel导入 从easyexcel官网中拷贝过来,使用到的,这是使用监听器的方法。 EasyExcel.read(file.getInputStream(), BaseStoreDataExcelVo.class, new ReadListener<BaseStoreDataExcelVo>() {/*** 单次缓存的数据量*/public static final int…...
循环神经网络-RNN记忆能力实验 [HBU]
目录 一、循环神经网络 二、循环神经网络的记忆能力实验 三、数据集构建 数据集的构建函数 加载数据并进行数据划分 构造Dataset类 四、模型构建 嵌入层 SRN层 五、模型训练 训练指定长度的数字预测模型 多组训练 损失曲线展示 六、模型评价 参考《神经网络与深度…...
P1044 [NOIP2003 普及组] 栈——卡特兰数
传送门: P1044 [NOIP2003 普及组] 栈 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)https://www.luogu.com.cn/problem/P1044 公式一:递推式(注意开 long long ,然后 先乘完再除,防止下取整) typedef long long ll;…...
9:00面试,9:06就出来了,问的问题有点变态。。。
从小厂出来,没想到在另一家公司又寄了。 到这家公司开始上班,加班是每天必不可少的,看在钱给的比较多的份上,就不太计较了。没想到12月一纸通知,所有人不准加班,加班费不仅没有了,薪资还要降40…...
docker详细操作--未完待续
docker介绍 docker官网: Docker:加速容器应用程序开发 harbor官网:Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台,用于将应用程序及其依赖项(如库、运行时环…...
Admin.Net中的消息通信SignalR解释
定义集线器接口 IOnlineUserHub public interface IOnlineUserHub {/// 在线用户列表Task OnlineUserList(OnlineUserList context);/// 强制下线Task ForceOffline(object context);/// 发布站内消息Task PublicNotice(SysNotice context);/// 接收消息Task ReceiveMessage(…...
渲染学进阶内容——模型
最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...
C++八股 —— 单例模式
文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全(Thread Safety) 线程安全是指在多线程环境下,某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时,仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性…...
R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...
Netty从入门到进阶(二)
二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于…...
三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数
前置 单峰函数有唯一的最大值,最大值左侧的数值严格单调递增,最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值,最小值左侧的数值严格单调递减,最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...
android RelativeLayout布局
<?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width"match_parent"android:layout_height"match_parent"android:gravity&…...
Vue ③-生命周期 || 脚手架
生命周期 思考:什么时候可以发送初始化渲染请求?(越早越好) 什么时候可以开始操作dom?(至少dom得渲染出来) Vue生命周期: 一个Vue实例从 创建 到 销毁 的整个过程。 生命周期四个…...
Pydantic + Function Calling的结合
1、Pydantic Pydantic 是一个 Python 库,用于数据验证和设置管理,通过 Python 类型注解强制执行数据类型。它广泛用于 API 开发(如 FastAPI)、配置管理和数据解析,核心功能包括: 数据验证:通过…...
