Titanic_ML_Random_Forest

《泰坦尼克号_随机森林》是一个经典的机器学习项目，主要使用Python编程语言来实现。随机森林是一种集成学习方法，通过构建并结合多个决策树来进行预测。在这个项目中，我们将探讨如何利用随机森林算法对泰坦尼克号乘客的生还情况进行预测。 一、数据预处理 在Python中，我们通常使用Pandas库来处理数据。我们需要加载泰坦尼克号的数据集（可能存在于`Titanic_ML_Random_Forest-main/data`目录下），数据集包括乘客的年龄、性别、票价、船舱等级等信息。我们需要对缺失值进行处理，如年龄的缺失可以用中位数填充，船舱等级的缺失可以用最常见值填充。同时，我们需要将非数值特征（如性别、船舱等级）转化为数值型，以便于模型训练。 二、特征工程 特征工程是提高模型性能的关键步骤。我们可以创建新特征，例如家庭成员总数（SibSp+Parch）、乘客的票价区间等。对于分类特征，如性别，我们可以用One-Hot编码将其转换为多项式特征。同时，我们还需要将连续数值特征进行标准化或归一化，以减少不同特征之间的尺度影响。 三、随机森林模型 在Python中，我们可以使用Scikit-learn库中的`RandomForestClassifier`来构建随机森林模型。我们需要划分数据集为训练集和测试集，一般比例为70%训练，30%测试。然后，设置随机森林的参数，如树的数量、最大特征数、最小样本叶节点数等，并进行模型训练。 四、模型评估 训练完成后，我们使用测试集评估模型的性能。常用评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数以及AUC-ROC曲线。随机森林模型的一个优点是能够给出特征的重要性，这可以帮助我们理解哪些特征对预测结果影响最大。 五、模型调优 为了进一步提升模型性能，我们可以使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Randomized Search）来寻找最佳参数组合。通过交叉验证的方式，确保模型在未见过的数据上表现良好。 六、模型应用 最终，我们可以使用优化后的模型对新的泰坦尼克号乘客数据进行生存概率预测。例如，如果有一个新乘客的信息，模型将根据其特征预测其在灾难中的生存可能性。 《泰坦尼克号_随机森林》项目展示了如何使用Python和Scikit-learn实现随机森林模型，从数据预处理、特征工程到模型训练、评估和优化的全过程。这个项目不仅有助于理解随机森林算法，也加深了对机器学习流程的实践理解。