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[Kaggle实战] Titanic 逃生预测 (1) - 项目起步

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这次实战的Kaggle比赛,其实只是其中一个没有奖金的公益比赛。

主页: http://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted

主题是:

Titanic: Machine Learning from Disaster

在比赛之中,官方给出了一些原始的一半的数据作为比赛用的训练集与测试集。另外一半作为官方自己的测试集。最后成绩评定也是会使用官方自己留着的一半数据进行评比。

注意: 有一个取巧的方式,那就是去网上去搜索全部原始数据并依此为基础提交算法。 好吧,我用的是比这个笨的方法:)

 

 

在这里介绍一下,我比较擅长的是java,并且也希望使用java完成这次比赛。

如果希望使用Python,可以参考:http://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/05/a-complete-guide-to-getting-0-79903-in-kaggles-titanic-competition-with-python/

 

为了完成这次比赛,首先需要下载官方的数据集。



 训练集用Excel打开之后的样子:




 

下面解释一下训练集之中的数据:

PassengerId 旅客ID  这条数据应该没啥用
Survived 是否活下来了,1:yes  0:no 这个应该是对我们很有用的一个数据
Pclass  旅客等级 1 2 3 分别代表不同的等级  
Name 名字   
 Sex  性别  
 Age  年龄  
 SibSp

 有多少兄弟姐妹/配偶同船

Number of Siblings/Spouses Aboard

 
 Parch

 有多少父母/子女同船

Number of Parents/Children Aboard

 
 Ticket

 船票号码?

 
 Fare  船票收费  
 Cabin  所在小屋  
 Embarked

 登船城市

Port of Embarkation

 C Q S 分别代表不同的城市

     

 

最后,在打开看了一下训练数据之后,第一反应就是使用决策树来实现预测功能。

 

下一篇文章将讲诉我是如何进行 数据预处理 的

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