貝葉斯網路分析kaggle鐵達尼號資料

主要是讓參賽選手根據訓練集中的乘客資料和存活情況進行建模，進而使用模型**測試集中的乘客是否會存活。乘客特徵總共有11個，以下列出。當然也可以根據情況自己生成新特徵，這就是特徵工程（feature engineering）要做的事情了。

passengerid => 乘客id

pclass => 客艙等級(1/2/3等艙位)

name => 乘客姓名

*** => 性別

age => 年齡

sibsp => 兄弟姐妹數/配偶數

parch => 父母數/子女數

ticket => 船票編號

fare => 船票**

cabin => 客艙號

embarked => 登船港口

#合併訓練集train和測試集test

train=pd.read_csv(
'./train.csv'
)test=pd.read_csv(
'./test.csv'
)full=pd.concat(
[train,test]
,ignore_index=
true
)

full.isnull().

sum(
)

可以認為女性獲救的概率大於男性獲救的概率，將性別作為特徵值。

可以認為客艙等級對結果產生了影響，將客艙等級看做特徵值。

最後保留如下專案,並切出800的訓練集：

pclass => 客艙等級(0/1/2等艙位)

*** => 性別 male=1 female=0

age => 年齡 插補後分0,1,2 代表 幼年（0-15） 成年（15-55） 老年（55-）

fare => 船票** 經聚類變0 1 2 代表少 多 很多

cabin => 客艙號 清洗成有無此項，並發現有的生存率

tit=

['mr'
,'miss'
,'mrs'
,'master'
,'girl'
,'rareman'
,'rarewoman'
]for i in tit:
full.loc[
(full.age==
999)
&(full.title==i)
,'age'
]=full.loc[full.title==i,
'age'
].median(
)    
full.loc[full[
'age'
]<=15,
'age']=
0full.loc[
(full[
'age'
]>15)
&(full[
'age'
]<55)
,'age']=
1full.loc[full[
'age'
]>=55,
'age']=
2full[
'pclass'
]=full[
'pclass']-
1from sklearn.cluster import kmeans
fare=full[
'fare'
].values
fare=fare.reshape(-1
,1)km = kmeans(n_clusters=3)
.fit(fare)
#將資料集分為2類
fare = km.fit_predict(fare)
full[
'fare'
]=fare
full[
'fare'
]=full[
'fare'
].astype(
int)
full[
'age'
]=full[
'age'
].astype(
int)
full[
'cabin'
]=full[
'cabin'
].astype(
int)
full[
'pclass'
]=full[
'pclass'
].astype(
int)
full[
'***'
]=full[
'***'
].astype(
int)
#full['survived']=full['survived'].astype(int)
dataset=full.drop(columns=
['embarked'
,'name'
,'parch'
,'passengerid'
,'sibsp'
,'ticket'
,'title'])
dataset.dropna(inplace=
true
)dataset[
'survived'
]=dataset[
'survived'
].astype(
int)
#dataset=pd.concat([dataset, pd.dataframe(columns=['pri'])])
train=dataset[
:800
]test=dataset[
800:
]

from pgmpy.models import bayesianmodel

from pgmpy.estimators import bayesianestimator
#model = bayesianmodel([('age', 'pri'), ('***', 'pri'),('pri','survived'),('fare','pclass'),('pclass','survived'),('cabin','survived')])
model = bayesianmodel([(
'age'
,'survived'),
('***'
,'survived'),
('fare'
,'pclass'),
('pclass'
,'survived'),
('cabin'
,'survived')]
)

model.fit(train, estimator=bayesianestimator, prior_type=

"bdeu"
)

from pgmpy.inference import variableelimination

model_infer = variableelimination(model)
q = model_infer.query(variables=
['survived'
], evidence=
)print
(q['survived'
])

predict_data=test.drop(columns=['survived'],axis=1)

y_pred = model.predict(predict_data)
print((y_pred['survived']==test['survived']).sum()/len(test))

貝葉斯分析

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