Kaggle竞赛——Titanic泰坦尼克之灾（保姆级基础版）

在这篇Kaggle竞赛指南中，我们将深入研究泰坦尼克号的数据，通过竞赛的方式解决实际问题的挑战。我们将采用基础但实用的策略，一步步地构建和优化我们的模型。
第一步：数据导入与清洗
首先，我们需要从Kaggle的Titanic数据集中导入数据。这个数据集包含了泰坦尼克号上的乘客信息，包括他们的年龄、性别、社会经济状况等。然后，我们将对数据进行清洗，删除缺失和不一致的值。在Python的pandas库中，我们可以使用isnull()函数找出缺失值，使用fillna()函数填充缺失值。
例如：

import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 查找缺失值
null_values = data.isnull().sum()
# 填充缺失值，这里我们简单地用平均值填充
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

第二步：数据探索与理解
接下来，我们需要深入了解我们的数据。我们可以使用describe()函数来查看数据的描述性统计信息，如平均值、中位数、标准差等。同时，我们也可以使用可视化工具，如matplotlib和seaborn，来更好地理解数据。
例如：

# 查看描述性统计信息
data.describe()
# 绘制年龄与生存率的散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data['Age'], data['Survived'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Survived')
plt.show()

第三步：特征工程
在机器学习中，特征工程是一个关键步骤。我们可以通过一些方法来创建新的特征，如对现有特征进行组合、特征转换等。例如，我们可以创建一个新的特征’Freq_Tickets’，表示乘客购买的船票是否是头等舱的频率。
例如：

# 计算头等舱频率
data['Freq_Tickets'] = data['Class'].map({1: 0, 2: 1, 3: 2}) / data['Pclass']

第四步：模型训练与优化
现在，我们可以开始训练我们的模型了。我们将使用逻辑回归作为我们的基础模型，然后通过网格搜索和交叉验证来优化我们的模型。在scikit-learn库中，我们可以使用GridSearchCV函数来执行网格搜索。
例如：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], 'penalty': ['l1', 'l2']}
# 创建逻辑回归模型对象
model = LogisticRegression()
# 执行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(data[['Freq_Tickets']], data['Survived'])