泰坦尼克号（Titanic），又称铁达尼号，是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉，被称为“世界工业史上的奇迹”。1912年4月10日，她在从英国南安普敦出发，驶往美国纽约的首次处女航行中，不幸与一座冰山相撞，1912年4月15日凌晨2时20分左右，船体断裂成两截，永久沉入大西洋底3700米处，2224名船员及乘客中，逾1500人丧生。
而以此事件为背景的《泰坦尼克号》则是成为了电影史上的传奇，该片由詹姆斯•卡梅隆执导，莱昂纳多•迪卡普里奥、凯特•温斯莱特领衔主演。在中国大陆上映的时间是1998年4月，虽然时隔25年，泰坦尼克号也已沉没111年，但每当影片主题曲my heart will go on中悠扬的苏格兰风笛声响起时，每个人都会再次被带回那艘奥林匹克级的豪华邮轮。
机器学习领域，著名的数据科学竞赛平台kaggle的入门经典也是以泰坦尼克号事件为背景。该问题通过训练数据（train.csv）给出891名乘客的基本信息以及生还情况，通过训练数据生成合适的模型，并根据另外418名乘客的基本信息（test.csv）预测其生还情况，并将生还情况以要求的格式（gender_submission.csv）提交，kaggle会根据你的提交情况给出评分与排名。
1. 加载数据
import pandas as pd file = r'datasets/train.csv' data = pd.read_csv(file)
加载数据完成后，可使用内置方法对数据进行探查，初步认识数据。
data.head(5) #查看前5行数据：data.iloc[:5] 或者 data.loc[:5]
输出
data.info() #查看整体信息
输出
<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
PassengerId 891 non-null int64
Survived 891 non-null int64
Pclass 891 non-null int64
Name 891 non-null object
Sex 891 non-null object
Age 714 non-null float64
SibSp 891 non-null int64
Parch 891 non-null int64
Ticket 891 non-null object
Fare 891 non-null float64
Cabin 204 non-null object
Embarked 889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB
可以看出，数据共有11个字段，其中Age有714个非空值，而Cabin仅有204个非空值。每个字段含义如下：
| 字段名 | 字段含义 |
| PassengerId | 乘客ID |
| Pclass | 客舱等级 |
| Name | 乘客姓名 |
| Sex | 性别 |
| Age | 年龄 |
| SibSp | 兄弟姐妹、配偶 |
| Parch | 父母与子女 |
| Ticket | 船票编号 |
| Fare | 票价 |
| Cabin | 客舱号 |
| Embarked | 登船港口 |
data.Pclass.unique() #查看字段的取值情况
输出
array([3, 1, 2])
data.Pclass.value_counts() #查看字段取值的统计值
输出
3 491
1 216
2 184
Name: Pclass, dtype: int64
2. 特征工程
特征工程（Feature Engineering）极其重要，特征的选择与处理直接影响到模型效果。实际中，特征工程很多时候是依赖业务经验的。
通过数据探查，可以发现该数据包含以下几类属性
- 标称属性（Nominal attribute）：Sex（性别）、Embarked（登船港口）
- 标称属性（Ordinal attribute）：Pclass（客舱等级）
- 数值属性（Numeric attribute）：Age（年龄）、SibSp（兄弟姐妹、配偶）、Parch（父母与子女）、Fare（票价）
- 其他：Name（乘客姓名）、Ticket（船票编号）、Cabin（客舱号）
（1）统计分析各属性与生还结果的相关性
针对Sex、Pclass、Embarkd与Survived的关系，可使用crosstab函数（或groupby函数）分别进行聚合统计，计算相应的百分比以实现归一化，并做图。
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] #Mac系统设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.65) # 设置图像透明度 ax1=fig.add_subplot(131) ax2=fig.add_subplot(132) ax3=fig.add_subplot(133) cou_Sex = pd.crosstab(data.Sex,data.Survived) #或者用counts_Sex = data.groupby(['Sex','Survived']).size().unstack cou_Sex.rename({0:'未生还',1:'生还'},axis=1,inplace=True) cou_Sex.rename({'female':'F','male':'M'},inplace=True) pct_Sex = cou_Sex.div(cou_Sex.sum(1).astype(float),axis=0) #归一化 pct_Sex.plot(kind='bar',stacked=True,title=u'不同性别的生还情况',ax=ax1) cou_Pclass = pd.crosstab(data.Pclass,data.Survived) cou_Pclass.rename({0:'未生还',1:'生还'},axis=1,inplace=True) pct_Pclass = cou_Pclass.div(cou_Pclass.sum(1).astype(float),axis=0) pct_Pclass.plot(kind='bar',stacked=True,title=u'不同等级的生还情况',ax=ax2,sharey=ax1) cou_Embarked = pd.crosstab(data.Embarked,data.Survived) cou_Embarked.rename({0:'未生还',1:'生还'},axis=1,inplace=True) pct_Embarked = cou_Embarked.div(cou_Embarked.sum(1).astype(float),axis=0) pct_Embarked.plot(kind='bar',stacked=True,title=u'不同登录点生还情况',ax=ax3,sharey=ax1)
输出
可直观的看出生还情况受性别（女性乘客生还概率较高）、客舱等级（一等舱乘客生还概率较高）、登船港口（C港口登船乘客生还概率较高）的影响。
针对数值属性的Age、Fare，可使用cut函数将其离散化后，再进行统计分析。
fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.65) # 设置图像透明度 ax1=fig.add_subplot(121) ax2=fig.add_subplot(122) bins=[0,14,30,45,60,80] cats=pd.cut(data.Age.as_matrix(),bins) #Age离散化 data.Age=cats.codes cou_Age = pd.crosstab(data.Age,data.Survived) cou_Age.rename({0:'未生还',1:'生还'},axis=1,inplace=True) pct_Age = cou_Age.div(cou_Age.sum(1).astype(float),axis=0) pct_Age.plot(kind='bar',stacked=True,title=u'不同年龄的生还情况',ax=ax1) bins=[0,15,30,45,60,300] cats=pd.cut(data.Fare.as_matrix(),bins) #Fare离散化 data.Fare=cats.codes cou_Fare = pd.crosstab(data.Fare,data.Survived) cou_Fare.rename({0:'未生还',1:'生还'},axis=1,inplace=True) pct_Fare = cou_Fare.div(cou_Fare.sum(1).astype(float),axis=0) pct_Fare.plot(kind='bar',stacked=True,title=u'不同票价的生还情况',ax=ax2,sharey=ax1)
可直观的看出年龄越小生还概率越高、票价越高生活概率越高（-1表示缺失值）。
（2）计算相关系数分析各属性与生还结果的相关性
使用corr函数计算属性a aa和b bb之间的相关性r ( a , b ) r(a,b)r(a,b)，corr函数默认使用Person系数，取值在[ − 1 , 1 ] [-1,1][−1,1]之间。
- r ( a , b ) > 0 r(a,b)>0r(a,b)>0表示属性a aa和b bb正相关
- r ( a , b ) < 0 r(a,b)<0r(a,b)<0表示属性a aa和b bb负相关
- r ( a , b ) = 0 r(a,b)=0r(a,b)=0表示属性a aa和b bb相互独立。
def dataProcess(data): #定义数据预处理函数 mapTrans={'female':0,'male':1,'S':0,'C':1,'Q':2} #属性值转换 data.Sex=data.Sex.map(mapTrans) data.Embarked=data.Embarked.map(mapTrans) data.Embarked=data.Embarked.fillna(data.Embarked.mode()[0]) #使用众数填充 data.Age=data.Age.fillna(data.Age.mean()) #均值填充缺失年龄 data.Fare=data.Fare.fillna(data.Fare.mean()) #均值填充缺失Fare return data data = pd.read_csv(file)#载入数据 data = dataProcess(data)#处理数据 data.iloc[:,1:].corr()['Survived']#计算相关系数
输出
Survived 1.000000
Pclass -0.338481
Sex -0.543351
Age -0.069809
SibSp -0.035322
Parch 0.081629
Fare 0.257307
Embarked 0.106811
Name: Survived, dtype: float64
可以看出Survived与Pclass、Sex、Fare、Embarked相关性较大。
使用seaborn库的热力图可视化展示：
import seaborn as sns #导入seaborn绘图库 sns.set(style='white', context='notebook', palette='deep') sns.heatmap(data.iloc[:,1:].corr(),annot=True, fmt = ".2f", cmap = "coolwarm")
通过上述分析，选择[‘Pclass’, ‘Sex’, ‘Age’, ‘Fare’, ‘Embarked’]作为特征，通过自定义的process函数对数据进行预处理，其中使用map方法将Sex、Embarked映射为数值，并用fillna方法填充Embark、Age、Fare的缺失值。
3. 模型训练
构建决策树模型，并使用fit方法完成模型的训练。
feature =['Pclass','Sex','Age','Fare','Embarked'] X = data[feature] #选择特征 y = data.Survived #标签 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DT clf = DT() #建立模型 clf.fit(X,y) #训练模型
可使用准确率（score方法）和混淆矩阵（metrics.confusion_matrix方法）对模型进行评估。
print('%.3f' %(clf.score(X,y))) #准确率
输出
0.980
from sklearn import metrics metrics.confusion_matrix(y, clf.predict(X)) #混淆矩阵
输出
array([[546, 3],
[ 15, 327]])
4. 模型部署
加载test.csv文件的数据，进行处理，并使用predict方法预测，将生成的结果文件在Kaggle页面点击Submit Predictions进行提交，Kaggle会给出准确率和排名。
data_sub = pd.read_csv(r'datasets/test.csv') #加载测试数据 data_sub = dataProcess(data_sub) #处理测试数据 X_sub = data_sub[feature] #提取测试数据特征 y_sub = clf.predict(X_sub) #使用模型预测数据标签 result = pd.DataFrame({'PassengerId':data_sub['PassengerId'].as_matrix(), 'Survived':y_sub}) #形成要求格式 result.to_csv(r'D:\[DataSet]\1_Titanic\submission.csv', index=False) #输出至文件
