Keras 预测泰坦尼克号旅客生存概率

泰坦尼克数据集训练集共有1309项，经过数据预处理会产生feature（9个）与label标签字段（是否生存？1：是，2：否），最后输入多层感知器模型训练，之后进行预测
1.下载数据集
所需模块

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下载地址
url='http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic3.xls'
设置文件存储路径：（要自己新建data文件夹路径，不然会报错不存在文件夹，后面的文件名一定要写上，虽然我们本地没有该文件）
filepath='C:\Users\zhangsheng\Desktop\Untitled Folder\data\titanic3.xls'

判断文件是否存在，不存在就会下载
if not os.path.isfile(filepath):
result=urllib.request.urlretrieve(url,filepath)
print('download:',result)
2.使用pandas 的DataFrame读取数据并进行预处理
导入所需的模块，并使用pandas的read_excel()方法把xls文件读取到DataFrame
然后查看前两项旅客数据

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（注意这里先要安装xlrs模块，要不然会报错没有该模块）
上面字段的survival是label标签，也就是我们要预测的目标，其余都是特征字段
并且ticket（船票号码）和cabin（舱位号码）与预测结果无关，将其忽略。
我们选择一下字段到DataFrame中，并显示前两项

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还有以下问题必须处理！！！！
name 姓名字段在训练时不需要，必须先删除，但在预测阶段会使用
age 有些项的age字段是null，必须将null改为平均值
fare 同age
sex 性别字段是文字，需转换为0和1
embarked 登船港口有三个分类 需使用One-Hot Encoding 转换

3.数据预处理

1. 使用drop方法 删除name
   df = all_df.drop(['name'],axis=1)
   找出含有null值的字段

   
   图片.png
   

   计算age的平均值 age_mean,然后将null值替换为平均值，fare同理

   
   图片.png

性别字段是文字，使用map方法 转换为0，1
将embarked字段转换为一位有效编码
查看转换后的DataFrame

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4.将DataFrame转换为Array

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第一个字段是label，后面的是features

提取features和label
Label = ndarray[:,0] #冒号提取所有项，0字段是标签
Features = ndarray[:,1:]#冒号提取所有项，1：提取第一至最后字段，即特征
查看前两项：

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5.将ndarray特征字段标准化
使用preprocessing.MinMaxScaler标准化，参数feature_range设置标准化的范围（0，1）

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6.将数据分为训练集和测试集
按照8：2的比例，使用numpy.random.rand产生msk

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定义数据预处理的函数：将之前的预处理命令全部收集在函数中
对训练数据和测试数据预处理

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