【Kaggle笔记】预测泰坦尼克号乘客生还情况（决策树）

数据集

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
泰坦尼克号乘客生还情况预测

模型
决策树
"""

# 导入pandas用于数据分析。
import pandas as pd
# 利用pandas的read_csv模块直接从互联网收集泰坦尼克号乘客数据。
titanic = pd.read_csv('titanic.txt')

# 机器学习有一个不太被初学者重视，并且耗时，但是十分重要的一环，特征的选择，这个需要基于一些背景知识。根据我们对这场事故的了解，sex, age, pclass这些都很有可能是决定幸免与否的关键因素。
X = titanic[['pclass', 'age', 'sex']]
y = titanic['survived']

# 首先我们补充age里的数据，使用平均数或者中位数都是对模型偏离造成最小影响的策略。
X['age'].fillna(X['age'].mean(), inplace=True)

# 数据分割。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)

# 我们使用scikit-learn.feature_extraction中的特征转换器，详见3.1.1.1特征抽取。
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
vec = DictVectorizer(sparse=False)

# 转换特征后，我们发现凡是类别型的特征都单独剥离出来，独成一列特征，数值型的则保持不变。
X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orient='record'))

# 同样需要对测试数据的特征进行转换。
X_test = vec.transform(X_test.to_dict(orient='record'))

# 从sklearn.tree中导入决策树分类器。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 使用默认配置初始化决策树分类器。
dtc = DecisionTreeClassifier()
# 使用分割到的训练数据进行模型学习。
dtc.fit(X_train, y_train)
# 用训练好的决策树模型对测试特征数据进行预测。
y_predict = dtc.predict(X_test)

# 从sklearn.metrics导入classification_report。
from sklearn.metrics import classification_report
# 输出预测准确性。
print(dtc.score(X_test, y_test))
# 输出更加详细的分类性能。
print(classification_report(y_predict, y_test, target_names = ['died', 'survived']))

效果