特征工程

缺失值的填充

分类型变量

• 填充某个缺失值字符(NA)
• 用最多类别的进行填充

连续型变量 填充均值、中位数、众数

第一步：查看所有属性列中有哪些有缺失值

train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)

第二步：查看某一个属性列有多少种取值，并排序

• 注意两种区别：一种是对index排序，一种是对value排序

第三步：根据是连续型还是分类型选择不同方法填充

第四步 查看并检验

编码分类型变量（机器学习只可以处理数值）

data = pd.get_dummies(data)
是利用pandas实现one hot encode的方式

处理前后对比：

模型搭建

切分训练集和测试集

切割方法

• 按比例切割训练集和测试集(一般测试集的比例有30%、25%、20%、15%和10%)
• 按目标变量分层进行等比切割

注意

• 要设置随机种子以便复现
• 可以先确定好x和y在切割，也可以先切割完在找x和y

逻辑回归模型

• 可以调节的参数就是max_iter

随机森林模型

预测

• predict是预测结果
• predict_proba是对于所有分类结果的分类概率；在本文中，只有幸存与否两种结果，所以对于两个的概率

模型评估

交叉验证

混淆矩阵

ROC曲线

• ROC曲线下面所包围的面积越大越好