【源码】基于Python编程语言的泰坦尼克号乘客生存预测系统

项目简介

本项目使用机器学习算法预测泰坦尼克号乘客的生存情况。通过采用多种经典机器学习模型，并对数据进行详尽的预处理和特征工程，提高模型的预测精度。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与处理：可读取CSV格式的数据文件，进行初步数据清洗和处理，包括缺失值处理、数据离散化等。
2. 特征工程：进行特征选择和独热编码处理，提取更有意义的特征用于模型训练。
3. 模型训练与调参：使用多种分类算法（如决策树、支持向量机、随机森林、AdaBoost、K近邻和XGBoost等），通过GridSearchCV进行参数优化，寻找最佳模型。
4. 模型评估与预测：使用AUC等评价指标评估模型性能，用训练好的模型对测试集进行预测。
5. 结果保存：将预测结果保存到CSV文件，方便后续分析和使用。

安装使用步骤

1. 复制项目仓库到本地。
2. 安装Python依赖库： bash pip install pandas seaborn sklearn
3. 将数据集放到指定目录，并修改代码中的文件路径。
4. 运行Python脚本，进行数据处理、模型训练和预测： bash python main.py
5. 查看结果文件，进行后续分析。

下载地址

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