决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测_用决策树算法实现titanic乘客存活率预测-程序员宅基地

决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测

决策树分类的应用场景有很多，比如在金融行业用决策树做贷款风险评估，医疗行业用决策树生成辅助诊断，用sklearn工具解决泰坦尼克乘客生存预测：

sklearn中的决策树模型

sklearn中自带的决策树分类器DecisionTreeClassifier

clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')

在构建DecisionTreeClassifier类时，其中一个参数是criterion，决定了构造的分类树是采用ID3分类是还是CART分类树，对应的取值分别是entropy或者gini，用criterion=‘entropy’，然后打印clf，看下决策树在sklearn：

DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='entropy', max_depth=None,
            max_features=None, max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,
            splitter='best')

criterion采用不同决策树算法外，一般建议使用默认参数，默认参数不会限制决策树的最大深度，不限制叶子节点数，认为所有分类的权重都相等。

在构造决策树分类器后，使用fit方法让分类器进行拟合，使用predict方法对新数据进行预测，得到预测的分类结果，使用score方法得到分类器的准确率

泰坦尼克乘客生存预测

究竟有多少人遇难，可以得到部分数据< https://github.com/cystanford/Titanic_Data >,完整的项目代码见：< https://github.com/cystanford/Titanic_Data/blob/master/titanic_analysis.py >，有两个数据集csv

train.csv是训练数据集，包含特征信息和存活与否的标签
test.csv测试数据集，只包含特征信息

用决策树分类对训练集进行训练，针对测试集中的乘客进行生存预测，并告知分类器的准确率，训练集中，包括以下字段

生存预测的关键流程

对训练集中乘客的生存进行预测，分为两个重要阶段：

准备阶段&#

本文链接：https://blog.csdn.net/ywangjiyl/article/details/105064316

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