Предсказать выживание на Титанике с помощью Random Forest
В этом блоге мы будем использовать модель машинного обучения со случайным лесом, чтобы шаг за шагом предсказывать выживаемость на данных поезда «Титаник».
Импорт библиотек: мы будем использовать следующие библиотеки
Загрузить данные: давайте загрузим данные, используя pd.read_csv, затем путь к файлу и сохраним их для обучения и тестирования.
Давайте проверим наши данные, используя .info(). В столбцах Embarked, Cabin и Age отсутствуют некоторые значения.
Пришло время сделать некоторую очистку данных. давайте удалим две строки с отсутствующими значениями Embarked в наших данных поезда.
Теперь пришло время проверить нулевые значения в столбцах Age для тестовых и обучающих данных.
Поскольку наша цель не состоит в том, чтобы покрыть вменение, и это займет много времени, давайте просто вменим все пропущенные возрасты равными 999, чтобы мы знали, что это значения, которые мы заполнили в будущем.
Поскольку для столбца Cabin так много пропущенных значений, давайте бинаризуем эти столбцы 1, если было значение, и 0, если оно было нулевым.
Давайте еще раз проверим наши данные
Теперь, когда наши данные выглядят чистыми, мы можем начать разработку признаков: в этом случае мы используем манекены. Для этого мы используем функцию pd.get_dummies и задаем фиктивные столбцы.
Давайте фиктивируем столбцы Sex и Embarked и, используя drop_first=True, удаляем исходные столбцы и заменяем их новыми фиктивными столбцами.
Теперь пришло время подготовить наши данные для моделирования, нашими функциями (X) будут все столбцы, а нашей целью (y) будет столбец Survived. Мы можем добавить столько функций, сколько захотим для X, если они важны для предсказания нашего y.
Пришло время для поезда / тестового сплита
Теперь пришло время для создания экземпляра модели.
Пришло время поиска по сетке через RandomForestClassifier.
А теперь давайте проверим наши оценки
