任务三、titanic数据集分类问题

【任务三、titanic数据集分类问题】 在机器学习领域，分类问题是最常见的任务之一，尤其是在处理结构化数据时。Titanic数据集是一个经典的数据集，常用于初学者和专业人士进行预测建模，因为它提供了丰富的信息，如乘客的社会经济地位、性别、年龄等，这些都可能影响到他们在泰坦尼克号沉没时的生存概率。 1. **Logistic回归** - 参数设置：在使用Logistic回归时，主要关注的参数包括惩罚项（如L1或L2正则化）、最大迭代次数和容忍度。例如，`penalty='l2'`用于L2正则化，`max_iter=1000`设置最大迭代次数，`C=1.0`表示正则化的强度。 - 优点：算法简单，易于理解和实现，对于线性可分的问题效果良好，可以得到预测概率。 - 缺点：对非线性关系的处理能力较弱，容易过拟合，特别是当特征之间存在复杂交互作用时。 2. **决策树** - 参数设置：决策树的关键参数包括最大深度（如`max_depth`）、最小叶子节点样本数（如`min_samples_leaf`）和最小分割样本数（如`min_samples_split`）。例如，`max_depth=3`限制树的最大深度为3，`min_samples_leaf=5`确保每个叶子节点至少有5个样本。 - 优点：直观，易于解释，可以处理离散和连续特征，对缺失值不太敏感。 - 缺点：容易过拟合，特别是在复杂数据集上，可能会生成过于复杂的树。 3. **支持向量机（SVM）** - 参数设置：SVM的主要参数有核函数类型（如`kernel='rbf'`）、C参数（控制惩罚力度，如`C=1.0`）和γ参数（控制核函数的影响范围，如`gamma='auto'`）。例如，`kernel='rbf'`使用径向基函数核。 - 优点：能处理高维数据，通过核函数可以解决非线性问题，泛化能力强。 - 缺点：计算复杂度高，对大规模数据集可能效率较低，参数调整较困难。 4. **神经网络** - 参数设置：神经网络涉及的参数众多，包括层数、每层的神经元数量、激活函数（如ReLU或sigmoid）、学习率、优化器（如Adam或SGD）、损失函数（如交叉熵）等。例如，一个简单的配置可能是`layers=[32, 16, 8]`，表示有3层神经网络，第一层32个神经元，第二层16个，第三层8个。 - 优点：能学习复杂非线性关系，适应性强，可以处理大量特征。 - 缺点：训练时间长，容易过拟合，需要大量数据和精细的参数调整。 在处理Titanic数据集时，首先需要进行数据预处理，包括填充缺失值（如年龄用平均值填充，Embarked用最常见的值填充），以及特征编码（如分类变量如Sex和Embarked需转换为数值形式）。然后，将数据集划分为训练集和验证集，使用GridSearchCV进行模型调参，以找到最优的超参数。对于每个模型，都需要评估其性能，如使用AUC-ROC分数。在实际应用中，还需考虑模型的可解释性和实际应用的场景。