预测泰坦尼克号的生存
模型出错了，请稍后重试~
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我在跟踪文档&遇到了一个非常令人沮丧的问题。在本教程中，一个模型预测泰坦尼克号幸存者。教程中的最终预测值一点也不好(至少我认为是这样)。-236.86%的实际结果: SURVIVEDPredicted生存：-100.17%的实际结果:死亡的预测存活：-238.74%的实际结果:死亡的预测的存活: 147.69%的实际结果
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
我目前正在做Kaggle的泰坦尼克号生存预测。当我想把'Sex‘功能编码为0或1的时候出现了一个问题，我已经遵循了Pandas的官方文档，但它没有帮助。
浏览 8提问于2017-12-07得票数 0
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我目前正在使用Kaggle著名的泰坦尼克号数据集。现在我想探讨不同特征对生存机会的影响。我使用随机预测分类器进行精确评分输出。然而，这些可能无法与之相媲美，因为它们的大小，或者例如，有鼻涕的人更多的是女性。这种比较是扭曲的。
我如何解释和正确回答我的问题。
浏览 0提问于2017-05-27得票数 -1
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我在Codacademy的预测泰坦尼克号生存项目中工作，我试图更新CSV文件的列，将“性”列从男性/女性改为0/1，但得到了一个错误。请帮帮忙！
浏览 19提问于2019-05-08得票数 1
我使用的是Python 3.7。我正在做泰坦尼克号生存预测ML项目。CSV文件有"age“列，其中有一些空值。因此，我希望在两个集合中训练我的模型- 1.具有有效值的age列的训练集；2. age列中具有空值的行的训练集。 我有第一组火车。如何获取"age“列中有空值的所有行？
浏览 17提问于2020-01-12得票数 0
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我想使用CARET和nnet包来预测泰坦尼克号数据集的生存/死亡。我想适合20个神经网络，每个网络有1个隐藏节点，2个隐藏节点，... 20个隐藏节点。通常，CARET包将根据训练数据选择最佳模型，但我希望将20个网络中的每个网络应用于测试数据。如何保存每个模型，以便针对测试数据集对其进行测试？CARET包中是否有方法可以提供帮助？
浏览 0提问于2015-08-05得票数 2
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训练数据Vs。测试数据
、、、
这可能听起来像是一个基本的问题，但我对训练集和测试有一个很大的困惑。让我们举个例子。我们将预测一家银行的贷款违约者，我们有德国的信用数据集，其中我们预测违约者和非违约者，但已经有一个定义栏，说明客户是违约者还是非违约者。我理解对看不见<
浏览 2提问于2017-09-10得票数 1
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考虑到泰坦尼克号的数据集，我创建了几个关于生存的预测，我想创建基于投票系统的最终生存，这意味着如果大多数预测规定乘客幸存下来，则最终结果为1，否则为0'data.frame':
浏览 8提问于2020-06-04得票数 0
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范畴值的虚拟变量
、、、
这个问题是关于解决泰坦尼克号在卡格尔的生存预测。许多人都做过类似的特征提取，我一直知道，如果你有范畴值，你应该首先把它们转换成数字，而不是虚拟变量。但在解决方案中，它是不做的，是不是不需要假人呢？
浏览 0提问于2018-08-28得票数 2
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sns.barplot(x =‘登船’，y=泰坦尼克号‘生存’.value_counts()，data =泰坦尼克号) 我的数据帧名字是‘泰坦尼克号’。但它给了我一个空洞的情节。我应该如何编写代码？
浏览 10提问于2021-05-07得票数 0
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使用Python，我创建了一个神经网络来执行对二进制类数据集的预测(例如，乘客会在泰坦尼克号上生存吗？)我正在使用SHAP软件包来解释个人预测。对于此数据集中的所有实例，SHAP输出的可视化值为0，较高/较低的图为空(没有列出的特性)。shap.force_plot(k_explainer.expected_value[0], k_shap_values[0], label_test_X.iloc[0])
当我使用不同<em
浏览 0提问于2019-10-15得票数 2
我目前正在处理Kaggle上的泰坦尼克号数据集。我们的目标是找到一个分类器，可以预测乘客是会活下来还是死。
数据集有一些我认为与生存可能性密切相关的特征，即客舱。显然，1级乘客的生存概率高于3级乘客。我尝试过不同的分类器(如随机梯度下降和随机森林)，当我删除乘客等级属性时，两者都有更好的准确性。我注意到的另一件事是，如果我将属性“兄弟姐妹”和“父/子”压缩为单个属性"Travel
浏览 0提问于2020-07-02得票数 0
Kaggle泰坦尼克号数据集上的生存表分类方法是朴素贝叶斯实现的一个例子吗？我之所以问这个问题，是因为我阅读了朴素的贝叶斯，其基本思想如下：“找出属于每个类的以前看不见的实例的概率，然后选择最可能的类。”生存表(http://www.markhneedham.com/blog/tag/kaggle/)似乎是对选择的特性的值
浏览 0提问于2015-02-12得票数 1
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我对随机森林的运作知之甚少。通常在分类时，我可以将训练数据拟合到随机森林分类器中，并要求对测试数据进行预测。因此，我所做的是将我的完整数据集分为两个部分:一个具有特性，另一个预测(存活)。特征包含除存活外的
浏览 3提问于2017-01-07得票数 2
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如果我的头衔不清楚，请原谅我，但我想不出一个非常清楚的方法来概括我想要的东西。模型完成后，我准备用它来预测测试数据上的生存
浏览 1提问于2022-05-07得票数 0
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我需要创造一台机器来预测一个人是否能在泰坦尼克号上生存下来。有to文件、培训文件和测试文件。我以前从未使用过Kmeans，所以我使用了我在教程中找到的参数。, y_train)clf.fit(X_train, y_train)
ValueError:估计量KMeans的无效参数准则使用estimator.get_params().keys()检查可用参数的列表。
浏览 0提问于2019-06-24得票数 1
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我从泰坦尼克号数据集创建了structable，并对其使用了马赛克函数。一切都很好，我还想给马赛克情节中的每个盒子贴上标签，上面有大量的泰坦尼克号乘客，他们的职业，生存和性别。
浏览 6提问于2016-11-06得票数 0
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我正在使用PyTorch教程，稍微修改一下以使用泰坦尼克号数据集。我使用非常简单的线性(密集)网络与ReLU.例如，我想根据年龄、票价和性别来预测生存状况。我用一个简单的神经网络体验了一种奇怪的行为(我正在Google上做实验)。有时候，当我进行训练时，准确性一点也不改变。很奇怪因为我在重塑模型..。另一件事是，准确度很低(从60%到80%不等)，尽管我正在验证……完全一样的训练！
我尝试了几种不同的组合，学习率，批次大小和历次计数，以及神经元
浏览 0提问于2021-06-04得票数 0
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我一直在努力解决泰坦尼克号的生存问题。在那里我把x分裂成乘客，Y分裂成幸存者。但问题是我无法得到y_pred (即)预测结果。因为对于所有的值都是0。我得到0值作为预测。如果有人能解决这个问题，我会很有帮助的。因为这是我作为初学者的第一个分类器问题。
浏览 0提问于2018-09-29得票数 1
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在geom_bar上使用fill参数并不会给我的绘图图上的条着色。我正在使用来自泰坦尼克号数据集的train.csv，。ggplot(data = passengers) +
这是我作为模板使用的代码，它可以很好地处理构建在钻石数据中的
浏览 0提问于2019-03-28得票数 2
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