基于竞赛数据的机器学习分析以项目为例

来源：数据分析与知识发现 【在线投稿】栏目：期刊导读时间：2021-07-15

【目的】为了对kaggle竞赛"Machine Learning from Disaster"项目泰坦尼克号乘客幸存状况进行分析,较为准确地预测乘客的生存状况。【方法】采用机器学习手段,通过Python语言和Kaggle竞赛数据,综合年龄、性别、舱位等十项数据特征,运用线性回归模型、逻辑回归模型、随机森林模型进行拟合。【结论】得出预测结果以78.468%的预测准确率,成绩位于全球前16.69%。