问题背景
船沉了，大家惊慌逃生，但是没有足够的救生艇。是否获救并非随机，有些群体比其他人更有可能生存，如妇女、儿童和上层阶级等等。
数据集是乘客的个人信息以及存活状况，根据已有数据集生成模型预测其他人的存活情况。
该问题是一个二分类问题。
数据概览
pandas中的dataframe类可以比较方便的处理.csv 文件，读入train.csv中的数据如下：
先来看看训练集的一些基本情况：
由上面的数据可以看出训练集中一共含有891位乘客，12列属性中年龄（714项）和客舱（204项）数据有缺省项。
属性分析：
下面结合实际情况，分析一下12个属性。
PassengerId：乘客Id，这个和Survived基本没什么关系。
Survived：0代表没有获救，1代表获救。
Pclass：1，2，3分别代表仓位等级；根据背景，头等舱可能会获得更多的救援资源，优先安排救援，要重点关注。
Name：姓名，这个关联度不是很强，可以放一放做备选。
Sex：根据情景，可能会优先救援女性，这个需要关注一下。
Age：一般来说会先安排小孩和老人，青壮年的逃生概率会比较大，这个要看下具体情况，需要关注下。
SibSp：兄妹妻子等的个数，这个看起来是个对获救有益的因子，互帮互助的话可能成功率更高，可以关注下。
Parch：老人孩子的个数，如果有老人和小孩，要先安排老人和小孩，然后才是自己，看起来是个负相关因子，需要关注一下。
Ticket：船票号，这个没有发现明显的规律，暂时先放一放。
Fare：票价，和Pclass可能有对应关系，可以关注下。
Cabin：仓位，这个是个地理位置特征，和获救有一定的关系，但是无法结合具体的仓位分布图，不确定离甲板的距离，而且缺失项较多，这个前面可以先放一放，优化的时候再做其他处理。
Embarked：港口，这个可能和获救有关系，可以关注下。
数值型属性一览：
下面看看数值型数据的基本分布情况：
由mean字段可以知道，大约38%的人获救了；结合分位数，船上人员年龄集中在20-40之间，平均年龄约30岁，pclass的1/4分位数是2，说明买1等舱的人数很少。
我们看一下需要关注的属性的分布情况：
由图能进一步得出的信息是：
- 获救的人数未达半数；
- 3等舱的乘客非常多，远超其余2类；
- 女性约占总人数的1/3；
- 大多数人未同亲人同行；
- Fare与Pclass并未成阶梯状分布，fare与Survived的关系有待挖掘；
- S港口登陆的乘客最多；
相关性分析：
进一步，我们看一下各属性与Survived之间的相关性：
Pclass：可以看到1等舱和2等舱的存活率明显高于3等舱，说明存活率和舱位等级还是有关系的，这个可以作为因子。
Sex：女性的存活率要远高于男性，Sex也是一个因子。
Age:年龄这个属性和存活率的相关性不是特别明显，但是真的不是优先照顾老人和小孩吗？这个属性先放一放，后面优化的时候再挖掘。
SibSp:由图得知，在3和4的这个位置存活率较高，是不是越多存活率越高，这里不太确定，后面再挖掘，这个属性可以作为一个备用因子。
Parch:这个图可以看到存活率随父母小孩数量增加在增加，至于是不是越多越好这个图看不出来，这个关系放到后面挖掘，这个属性可以作为一个备用因子
票价竟然没有显著作用，fare这个属性我们先放一放。
cabin这个属性缺失项比较多，我们暂时先放弃。
C港口的存活率最高，Embarked属性可以作为一个因子。
数据预处理
训练集中，Age和Cabin是有缺失的。
通常遇到缺值的情况，我们会有几种常见的处理方式:
- 如果缺值的样本占总数比例极高，我们可能就直接舍弃了，作为特征加入的话，可能反倒带入noise，影响最后的结果了
- 如果缺值的样本适中，而该属性非连续值特征属性(比如说类目属性)，那就把NaN作为一个新类别，加到类别特征中
- 如果缺值的样本适中，而该属性为连续值特征属性，有时候我们会考虑给定一个step，然后把它离散化，之后把NaN作为一个type加到属性类目中。
- 有些情况下，缺失的值个数并不是特别多，那我们也可以试着根据已有的值，拟合一下数据，补充上。
Age比较符合后面2种情况，从年龄的分布来看，年龄比较符合正态分布，这里我们取年龄的均值进行填充。
Cabin符合第一种情况，我们先放弃。
接下来，Sex和Embarked为非数值型数据，我们先转换成int型数据。
现在，选入的因子都成为数值型的了，但是Age和Fare的幅度有点宽，这个会影响收敛速度。可以用scikit-learn里面的preprocessing模块对这俩属性做一个scaling，将范围锁定到[-1,1]。
现在，初步的数据处理完了，接下来可以建模了。
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