Titanic生存预测 | 🚢数据挖掘实战 📊

✨ 引言 ✨

欢迎来到Kaggle的世界！今天我们将一起挑战经典的Titanic生存预测问题。这不仅是一次技术的试炼，更是一场充满趣味的数据挖掘之旅。Titanic号的沉没是历史上的悲剧，而我们的目标则是通过数据分析，揭开生还者的秘密。🚀

🎯 数据探索 🎯

首先，我们加载数据并对它进行初步分析。数据集包括乘客的基本信息，如年龄、性别、舱位等级等。值得注意的是，部分数据存在缺失值，比如年龄和船票价格。我们需要用适当的方法填补这些空缺，例如使用平均值或中位数。🔍

📊 特征工程 📊

接下来是关键步骤——特征工程。我们对数据进行清洗和转换，提取有用的信息。例如，将性别字段从文本转为数值（男性=0，女性=1），并创建新的特征如家庭人数（SibSp + Parch + 1）。这一步让模型能够更好地理解数据背后的规律。💡

🚀 模型训练与评估 🚀

最后，选择合适的算法构建预测模型。逻辑回归、随机森林或是XGBoost？让我们通过交叉验证来比较它们的表现。最终模型将基于测试集进行评估，并提交结果到Kaggle排行榜。🏆

🎉 结语 🎉

这次数据挖掘实践让我们深入了解了如何利用Python解决实际问题。无论结果如何，重要的是享受过程中的每一步成长！💪

数据科学 Kaggle Titanic