【摘 要】
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[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K
【机 构】
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青岛科技大学数理学院,山东 青岛 266061;青岛科技大学数理学院,山东 青岛 266061
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[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％.
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