ML之LoR:kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立LoR模型对每个人进行获救是否预测
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
ML之LoR:kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立LoR模型对每个人进行获救是否预测
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
比賽要求:根據訓練集數據和測試集數據生成自己的預測模型,按照預測模型來預測出892到1309條數據是否獲救,按照比賽規定的格式生成csv文件,并上傳到kaggle上,然后會反饋預測的準確率。
導讀: 泰坦尼克號沉船事故。1912年,當時隸屬于英國的世界級豪華客輪泰坦尼克號,因在處女航行中不幸撞上北大西洋冰山而沉沒。這場事故使得1500多名乘客罹難。后來,這場震驚世界的慘劇被詳細地調查,而且遇難乘客的信息也逐漸被披露。在當時的救援條件下,無法在短時間內確認每位乘客生還的可能性。而今,許多科學家試圖通過計算機模擬和分析找出潛藏在數據背后的生還邏輯,通過人工智能算法,嘗試揭開這塵封了 100多年的數據的面紗。
目錄
一、總體設計思路
二、特征工程處理
總結
以上是生活随笔為你收集整理的ML之LoR:kaggle比赛之利用泰坦尼克号数据集建立LoR模型对每个人进行获救是否预测的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: ML之FE:数据处理—特征工程的简介、使
- 下一篇: ML之FE:数据处理—特征工程之特征选择