kaggle-titanic
kaggle-titanic 是一份面向初学者的泰坦尼克号生存预测实战教程，用一份完整的 IPython Notebook 手把手带你完成 Kaggle 经典入门赛。它把“如何从乘客姓名、舱位、性别、年龄等杂乱数据里找出谁更可能活下来”这一实际问题，拆解成数据清洗、可视化、特征工程、模型训练与评估的每一步，并给出可直接提交的预测结果。
如果你刚接触数据科学、想用 Python 快速上手 Kaggle 竞赛，或者希望看到 Pandas + Matplotlib + Scikit-learn 等 PyData 全家桶的完整示范，这份 Notebook 会是很好的起点。亮点在于：用逻辑回归、SVM 和随机森林三种常见算法对比效果，配合交叉验证和可视化，让模型表现一目了然；所有代码和说明都写在 Notebook 里，浏览器即可查看，本地也能一键复现。
使用场景
小赵是一名刚转岗到数据分析团队的运营专员，公司要求他两周内提交一份“用户流失预测”原型，以评估是否投入正式建模。他只有 Python 基础，从未做过机器学习项目。
没有 kaggle-titanic 时
- 面对 10 多个 CSV 文件，小赵用 Excel 拼接，手动删空值，三天过去才整理好训练集。
- 不知道特征工程怎么做，只能凭直觉把“最近登录天数”和“消费金额”直接喂给模型，结果 AUC 只有 0.52。
- 想画个分布图，却卡在 Matplotlib 语法，网上搜到的代码跑不通，浪费半天调试。
- 模型调参靠“感觉”，每次改完都要重新跑全量数据，本地风扇狂转，效率极低。
- 最终输出格式不符合业务系统要求，又花一天写脚本把 CSV 转成 JSON，领导已催了三次。
使用 kaggle-titanic 后
- 跟着 notebook 的 Pandas 示范，小赵 30 分钟就把多张表合并、缺失值填补完毕，代码直接复用。
- 参考教程里的特征工程套路（如分箱、交叉特征），他把“登录天数”切成高/中/低三档，AUC 立刻提升到 0.78。
- notebook 里现成的 Matplotlib 模板一键出图，分布、箱线图、相关性热力图瞬间生成，汇报 PPT 直接截图。
- 教程内置 K 折交叉验证与随机森林调参示例，小赵照抄 GridSearchCV，半小时找到最优参数，CPU 不再空转。
- 最终预测结果按 notebook 的
to_csv('submission.csv', index=False)格式输出，业务系统无缝读取，提前一天交差。
kaggle-titanic 让小赵用一份现成的泰坦尼克生存预测模板，快速复刻到用户流失场景，两周任务两天完成。
运行环境要求
- Linux
- macOS
- Windows
未说明
未说明
快速开始
Kaggle-泰坦尼克号
这是一个针对Kaggle竞赛“泰坦尼克号：从灾难中学习机器学习”的IPython Notebook教程。本仓库的目标是为那些希望进入数据分析领域或使用Python参加Kaggle数据科学竞赛的人提供一个具有竞争力的分析示例。
快速入门： 查看 在您自己的网页浏览器中直接浏览该Notebook的静态版本。
安装：
要交互式运行此Notebook：
- 通过点击此链接下载本仓库的zip文件，或在终端中执行：
git clone https://github.com/agconti/kaggle-titanic.git - 安装virtualenv。
- 进入您解压或克隆仓库的目录，并创建一个虚拟环境：
virtualenv env。 - 激活该环境：
source env/bin/activate。 - 使用
pip install -r requirements.txt安装所需的依赖项。 - 在命令行或终端中执行
ipython notebook。 - 在IPython Notebook的仪表板上点击
Titanic.ipynb，即可开始体验！ - 使用完毕后，通过
deactivate关闭虚拟环境。
依赖项：
Kaggle竞赛 | 泰坦尼克号：从灾难中学习机器学习
RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一。1912年4月15日，泰坦尼克号在其处女航中与冰山相撞而沉没，导致2224名乘客和船员中有1502人遇难。这场轰动一时的悲剧震惊了国际社会，并促使各国出台了更为严格的船舶安全法规。
这场海难造成如此重大伤亡的原因之一是船上配备的救生艇数量不足以容纳所有乘客和船员。尽管在幸存过程中也存在一定的运气成分，但某些群体的生存几率确实高于其他群体，例如妇女、儿童以及上层阶级。
在本次竞赛中，我们要求您完成对哪些人群更有可能幸存的分析。具体而言，我们希望您运用机器学习工具来预测哪些乘客在这场悲剧中幸存了下来。
这项Kaggle入门级竞赛为那些可能缺乏数据科学和机器学习经验的人提供了一个理想的起点。
摘自竞赛主页。
本Notebook的目标：
展示一个使用全套PyData工具库，以Python进行泰坦尼克号灾难分析的简单示例。这主要面向希望进入该领域的人，以及已经身处该领域并希望了解一个用Python完成的分析案例的人。
本Notebook将展示以下基础示例：
数据处理
- 使用Pandas导入数据
- 数据清洗
- 通过Matplotlib进行可视化探索数据
数据分析
- 监督式机器学习技术：
+ 逻辑回归模型
+ 结果绘图
+ 使用三种核函数的支持向量机（SVM）
+ 基础随机森林
+ 结果绘图
分析评估
- 使用K折交叉验证对本地结果进行评估
- 将IPython Notebook中的结果输出至Kaggle
基准脚本
如需查找竞赛基准的基本脚本，请参阅“Python示例”文件夹。这些脚本基于Astro Dave提供的原始代码，但经过重新编写，以便新手更容易理解。
版本历史
v0.2.02015/12/20常见问题
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