背景
1912年4月15日，泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然幸存下来有一些运气因素，但有一些人比其他人更有可能生存，比如妇女，儿童和上层阶级。在本文中将对哪些人可能生存作出分析，特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难。
实施步骤
1.提出问题
什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？
2.理解数据
2.1获取数据
从Kaggle泰坦尼克号项目页面下载数据：https://www.kaggle.com/c/titanic
2.2导入数据
2.3观察数据
缺失值信息
我们发现数据总共有1309行。
其中数据类型列：年龄（Age）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据：
1）年龄（Age）里面数据总数是1046条，缺失了1309-1046=263，缺失率263/1309=20%
2）船票价格（Fare）里面数据总数是1308条，缺失了1条数据
字符串列：
1）登船港口（Embarked）里面数据总数是1307，只缺失了2条数据，缺失比较少
2）船舱号（Cabin）里面数据总数是295，缺失了1309-295=1014，缺失率=1014/1309=77.5%，缺失比较大
这为我们下一步数据清洗指明了方向，只有知道哪些数据缺失数据，我们才能有针对性的处理。
3.数据清洗
3.1数据预处理
缺失值处理
在前面，理解数据阶段，我们发现数据总共有1309行。 其中数据类型列：年龄（Age）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据。 字符串列：登船港口（Embarked）、船舱号（Cabin）里面有缺失数据。这为我们下一步数据清洗指明了方向，只有知道哪些数据缺失数据，我们才能有针对性的处理。很多机器学习算法为了训练模型，要求所传入的特征中不能有空值。
1.如果是数值类型，用平均值取代
2.如果是分类数据，用最常见的类别取代
3.使用模型预测缺失值，例如：K-NN
1.年龄（Age）&船票价格（Fare）缺失值处理：
处理后：
2.登船港口（Embarked）&船舱号（Cabin）缺失值处理
总数据是1309
字符串列：
1）登船港口（Embarked）里面数据总数是1307，只缺失了2条数据，缺失比较少
2）船舱号（Cabin）里面数据总数是295，缺失了1309-295=1014，缺失率=1014/1309=77.5%，缺失比较大
登船港口（Embarked）：
出发地点：S=英国南安普顿Southampton
途径地点1：C=法国 瑟堡市Cherbourg
途径地点2：Q=爱尔兰 昆士敦Queenstown
从结果来看，S类别最常见。我们将缺失值填充为最频繁出现的值：
S=英国南安普顿Southampton
处理后：
3.2特征提取
3.2.1数据分类
查看数据类型，分为3种数据类型。并对类别数据处理：用数值代替类别，并进行One-hot编码。
1.数值类型：
乘客编号（PassengerId），年龄（Age），船票价格（Fare），同代直系亲属人数（SibSp），不同代直系亲属人数（Parch）
2.时间序列：无
3.分类数据：
1）有直接类别的
乘客性别（Sex）：男性male，女性female
登船港口（Embarked）：出发地点S=英国南安普顿Southampton，途径地点1：C=法国 瑟堡市Cherbourg，出发地点2：Q=爱尔兰 昆士敦Queenstown
客舱等级（Pclass）：1=1等舱，2=2等舱，3=3等舱
2）字符串类型：可能从这里面提取出特征来，也归到分类数据中
乘客姓名（Name）
客舱号（Cabin）
船票编号（Ticket）
有直接类别-性别（Sex）
将性别的值映射为数值
男（male）对应数值1，女（female）对应数值0
有直接类别-登船港口(Embarked)
使用get_dummies进行one-hot编码，产生虚拟变量（dummy variables），列名前缀是Embarked
因为已经使用登船港口(Embarked)进行了one-hot编码产生了它的虚拟变量（dummy variables）
所以这里把登船港口(Embarked)删掉
有直接类别-客舱等级（Pclass）
客舱等级(Pclass):
1=1等舱，2=2等舱，3=3等舱
字符串类型-乘客姓名（Name）
注意到在乘客名字（Name）中，有一个非常显著的特点：
乘客头衔每个名字当中都包含了具体的称谓或者说是头衔，将这部分信息提取出来后可以作为非常有用一个新变量，可以帮助我们进行预测。
例如：
Braund, Mr. Owen Harris
Heikkinen, Miss. Laina
Oliva y Ocana, Dona. Fermina
Peter, Master. Michael J
定义函数：从姓名中获取头衔
定义以下几种头衔类别：
Officer政府官员
Royalty王室（皇室）
Mr已婚男士
Mrs已婚妇女
Miss年轻未婚女子
Master有技能的人/教师
字符串类型-客舱号（Cabin）
python 使用 lambda 来创建匿名函数。
所谓匿名，意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数，预防如下：
lambda 参数1，参数2：函数体或者表达式
客场号的类别值是首字母，例如：
C85 类别映射为首字母C
建立家庭人数和家庭类别
家庭人数=同代直系亲属数（Parch）+不同代直系亲属数（SibSp）+乘客自己
（因为乘客自己也是家庭成员的一个，所以这里加1）
家庭类别：
小家庭Family_Single：家庭人数=1
中等家庭Family_Small: 2<=家庭人数<=4
大家庭Family_Large: 家庭人数>=5
到现在我们已经有了33个特征了
3.3 特征选择
相关系数法：计算各个特征的相关系数
根据各个特征与生成情况（Survived）的相关系数大小，我们选择了这几个特征作为模型的输入：
头衔（前面所在的数据集titleDf）、客舱等级（pclassDf）、家庭大小（familyDf）、船票价格（Fare）、船舱号（cabinDf）、登船港口（embarkedDf）、性别（Sex）
4.构建模型
用训练数据和某个机器学习算法得到机器学习模型，用测试数据评估模型
4.1 建立训练数据集和测试数据集
1）坦尼克号测试数据集因为是我们最后要提交给Kaggle的，里面没有生存情况的值，所以不能用于评估模型。
我们将Kaggle泰坦尼克号项目给我们的测试数据，叫做预测数据集（记为pred,也就是预测英文单词predict的缩写）。
也就是我们使用机器学习模型来对其生存情况就那些预测。
2）我们使用Kaggle泰坦尼克号项目给的训练数据集，做为我们的原始数据集（记为source），
从这个原始数据集中拆分出训练数据集（记为train：用于模型训练）和测试数据集（记为test：用于模型评估）。
rowNum是我们在最开始合并数据前知道的，原始数据集有总共有891条数据
从特征集合full_X中提取原始数据集提取前891行数据时，我们要减去1，因为行号是从0开始的。
从原始数据集（source）中拆分出训练数据集（用于模型训练train），测试数据集（用于模型评估test）
train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data
train_data：所要划分的样本特征集
train_target：所要划分的样本结果
test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量
4.2 选择机器学习算法
4.3 训练模型
5.评估模型
6.方案实施
6.1 得到预测结果上传到Kaggle
使用预测数据集到底预测结果，并保存到csv文件中，上传到Kaggle中，就可以看到排名。
