泰坦尼克号幸存者预测Python实践项目
泰坦尼克号幸存者预测项目，算是用 Python 练手机器学习的经典案例了。数据真实、流程完整，适合刚入门的同学上手实践。整个过程从数据预到模型调优，几乎把机器学习该踩的坑都带你过一遍。
数据里的信息还挺丰富的，像年龄、性别、票价这些字段，都是影响生存率的关键因素。你需要做的就是把这些信息变成模型能理解的数值型数据，常见的做法比如填补缺失值、给分类变量编码、划分年龄段等等。
特征工程这块比较有意思，比如把兄弟姐妹数量+父母子女数量组合成“家庭规模”，或者根据舱位推断经济状况，这些都能提高模型的判断力。你可以试着动手组合几个新特征，看看效果。
模型选择方面，逻辑回归、随机森林、SVM 都可以拿来试试。随机森林表现通常还不错，而且对异常值不太敏感，挺适合这种分类任务的。训练完后别忘了用交叉验证评估下，别一跑起来就高准确率，一提交就崩。
超参数调优可以用GridSearchCV或者RandomizedSearchCV来自动试各种参数组合，不用你一个个改。跑起来虽然慢点儿，但能省不少事。
预测的时候记得保持训练集和测试集的数据流程一致。常见的问题就是预不统一导致模型乱预测。你可以先在train.csv上调试好流程，用同样的代码test.csv，这样模型才靠谱。
如果你刚入门 Python 的数据或者机器学习，这个项目真挺值得做一遍。哦对了，还有几个配套资源可以一起看，像数据报告和特征提取技巧，能让你理解更深入。
如果你对模型训练流程不熟，可以先把每一步写成函数，多做几次组合尝试。别怕试错，错多了反而学得快。
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