25 Pandas结合Sklearn实现泰坦尼克存活率预测

25 Pandas结合Sklearn实现泰坦尼克存活率预测

实例目标：实现泰坦尼克存活预测

处理步骤：
1、输入数据：使用Pandas读取训练数据(历史数据，特点是已经知道了这个人最后有没有活下来)
2、训练模型：使用Sklearn训练模型 3、使用模型：对于一个新的不知道存活的人，预估他存活的概率

步骤1：读取训练数据

import pandas as pd

df_train = pd.read_csv("./datas/titanic/titanic_train.csv")
df_train.head()

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

其中，Survived==1代表这个人活下来了、==0代表没活下来；其他的都是这个人的信息和当时的仓位、票务情况

# 我们只挑选两列，作为预测需要的特征
feature_cols = ['Pclass', 'Parch']
X = df_train.loc[:, feature_cols]
X.head()

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Pclass	Parch
0	3	0
1	1	0
2	3	0
3	1	0
4	3	0

# 单独提取是否存活的列，作为预测的目标
y = df_train.Survived
y.head()



    0    0
    1    1
    2    1
    3    1
    4    0
    Name: Survived, dtype: int64

步骤2：训练模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建模型对象
logreg = LogisticRegression()

# 实现模型训练
logreg.fit(X, y)

    //anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.
      FutureWarning)
    




    LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
                       intercept_scaling=1, l1_ratio=None, max_iter=100,
                       multi_class='warn', n_jobs=None, penalty='l2',
                       random_state=None, solver='warn', tol=0.0001, verbose=0,
                       warm_start=False)




logreg.score(X, y)





    0.6879910213243546

步骤3：对于未知数据使用模型

机器学习的核心目标，是使用模型预测未知的事物

比如预测股票明天是涨还是跌、一套新的二手房成交价大概多少钱、用户打开APP最可能看那些视频等问题

# 找一个历史数据中不存在的数据
X.drop_duplicates().sort_values(by=["Pclass", "Parch"])

.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } <pre><code>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </code></pre>

	Pclass	Parch
1	1	0
54	1	1
27	1	2
438	1	4
9	2	0
98	2	1
43	2	2
437	2	3
0	3	0
7	3	1
8	3	2
86	3	3
167	3	4
13	3	5
678	3	6

# 预测这个数据存活的概率
logreg.predict([[2, 4]])



    array([1])



logreg.predict_proba([[2, 4]])


    array([[0.35053893, 0.64946107]])

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