1912年，泰坦尼克号在第一次航行中就与冰山相撞沉没，导致了大部分乘客和船员身亡。在这个入门项目中，我们将探索部分泰坦尼克号旅客名单，来确定哪些特征可以最好地预测一个人是否会生还。为了完成这个项目，你将需要实现几个基于条件的预测并回答下面的问题。我们将根据代码的完成度和对问题的解答来对你提交的项目的进行评估。
提示：这样的文字将会指导你如何使用 iPython Notebook 来完成项目。
当我们开始处理泰坦尼克号乘客数据时，会先导入我们需要的功能模块以及将数据加载到 pandas DataFrame。运行下面区域中的代码加载数据，并使用 .head() 函数显示前几项乘客数据。
In [21]: import numpy as np import pandas as pd # RMS Titanic data visualization code # 数据可视化代码 from titanic_visualizations import survival_stats from IPython.display import display %matplotlib inline # Load the dataset # 加载数据集 in_file = 'titanic_data.csv' full_data = pd.read_csv(in_file) # Print the first few entries of the RMS Titanic data # 显示数据列表中的前几项乘客数据 display(full_data.head()) PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C 2 3 1 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S 3 4 1 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1 0 113803 53.1000 C123 S 4 5 0 3 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0 0 373450 8.0500 NaN S从泰坦尼克号的数据样本中，我们可以看到船上每位旅客的特征
Survived：是否存活（0代表否，1代表是）Pclass：社会阶级（1代表上层阶级，2代表中层阶级，3代表底层阶级）Name：船上乘客的名字Sex：船上乘客的性别Age:船上乘客的年龄（可能存在 NaN）SibSp：乘客在船上的兄弟姐妹和配偶的数量Parch：乘客在船上的父母以及小孩的数量Ticket：乘客船票的编号Fare：乘客为船票支付的费用Cabin：乘客所在船舱的编号（可能存在 NaN）Embarked：乘客上船的港口（C 代表从 Cherbourg 登船，Q 代表从 Queenstown 登船，S 代表从 Southampton 登船）因为我们感兴趣的是每个乘客或船员是否在事故中活了下来。可以将 Survived 这一特征从这个数据集移除，并且用一个单独的变量 outcomes 来存储。它也做为我们要预测的目标。
运行该代码，从数据集中移除 Survived 这个特征，并将它存储在变量 outcomes 中。
In [22]: # Store the 'Survived' feature in a new variable and remove it from the dataset # 从数据集中移除 'Survived' 这个特征，并将它存储在一个新的变量中。 outcomes = full_data['Survived'] data = full_data.drop('Survived', axis = 1) # Show the new dataset with 'Survived' removed # 显示已移除 'Survived' 特征的数据集 display(data.head()) PassengerId Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... female 38.0 1 0 PC 17599 71.2833 C85 C 2 3 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26.0 0 0 STON/O2. 3101282 7.9250 NaN S 3 4 1 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35.0 1 0 113803 53.1000 C123 S 4 5 3 Allen, Mr. William Henry male 35.0 0 0 373450 8.0500 NaN S这个例子展示了如何将泰坦尼克号的 Survived 数据从 DataFrame 移除。注意到 data（乘客数据）和 outcomes （是否存活）现在已经匹配好。这意味着对于任何乘客的 data.loc[i] 都有对应的存活的结果 outcome[i]。
为了验证我们预测的结果，我们需要一个标准来给我们的预测打分。因为我们最感兴趣的是我们预测的准确率，既正确预测乘客存活的比例。运行下面的代码来创建我们的 accuracy_score 函数以对前五名乘客的预测来做测试。
思考题：从第六个乘客算起，如果我们预测他们全部都存活，你觉得我们预测的准确率是多少？
In [23]: def accuracy_score(truth, pred): """ Returns accuracy score for input truth and predictions. """ # Ensure that the number of predictions matches number of outcomes # 确保预测的数量与结果的数量一致 if len(truth) == len(pred): # Calculate and return the accuracy as a percent # 计算预测准确率（百分比） return "Predictions have an accuracy of {:.2f}%.".format((truth == pred).mean()*100) else: return "Number of predictions does not match number of outcomes!" # Test the 'accuracy_score' function # 测试 'accuracy_score' 函数 predictions = pd.Series(np.ones(5, dtype = int)) print accuracy_score(outcomes[:5], predictions) Predictions have an accuracy of 60.00%.提示：如果你保存 iPython Notebook，代码运行的输出也将被保存。但是，一旦你重新打开项目，你的工作区将会被重置。请确保每次都从上次离开的地方运行代码来重新生成变量和函数。
如果我们要预测泰坦尼克号上的乘客是否存活，但是我们又对他们一无所知，那么最好的预测就是船上的人无一幸免。这是因为，我们可以假定当船沉没的时候大多数乘客都遇难了。下面的 predictions_0 函数就预测船上的乘客全部遇难。
In [24]: def predictions_0(data): """ Model with no features. Always predicts a passenger did not survive. """ predictions = [] for _, passenger in data.iterrows(): # Predict the survival of 'passenger' # 预测 'passenger' 的生还率 predictions.append(0) # Return our predictions # 返回预测结果 return pd.Series(predictions) # Make the predictions # 进行预测 predictions = predictions_0(data)对比真实的泰坦尼克号的数据，如果我们做一个所有乘客都没有存活的预测，你认为这个预测的准确率能达到多少？
提示：运行下面的代码来查看预测的准确率。
In [25]: print accuracy_score(outcomes, predictions) Predictions have an accuracy of 61.62%.回答: Predictions have an accuracy of 61.62%
我们可以使用 survival_stats 函数来看看 Sex 这一特征对乘客的存活率有多大影响。这个函数定义在名为 titanic_visualizations.py 的 Python 脚本文件中，我们的项目提供了这个文件。传递给函数的前两个参数分别是泰坦尼克号的乘客数据和乘客的 生还结果。第三个参数表明我们会依据哪个特征来绘制图形。
运行下面的代码绘制出依据乘客性别计算存活率的柱形图。
In [26]: survival_stats(data, outcomes, 'Sex')观察泰坦尼克号上乘客存活的数据统计，我们可以发现大部分男性乘客在船沉没的时候都遇难了。相反的，大部分女性乘客都在事故中生还。让我们在先前推断的基础上继续创建：如果乘客是男性，那么我们就预测他们遇难；如果乘客是女性，那么我们预测他们在事故中活了下来。
将下面的代码补充完整，让函数可以进行正确预测。
提示：您可以用访问 dictionary（字典）的方法来访问船上乘客的每个特征对应的值。例如， passenger['Sex'] 返回乘客的性别。
In [27]: def predictions_1(data): """ Model with one feature: - Predict a passenger survived if they are female. """ predictions = [] for _, passenger in data.iterrows(): # Remove the 'pass' statement below # 移除下方的 'pass' 声明 # and write your prediction conditions here # 输入你自己的预测条件 if passenger['Sex'] == 'female': predictions.append(1) else: predictions.append(0) # Return our predictions # 返回预测结果 return pd.Series(predictions) # Make the predictions # 进行预测 predictions = predictions_1(data)当我们预测船上女性乘客全部存活，而剩下的人全部遇难，那么我们预测的准确率会达到多少？
提示：运行下面的代码来查看我们预测的准确率。
In [28]: print accuracy_score(outcomes, predictions) Predictions have an accuracy of 78.68%.回答: Predictions have an accuracy of 78.68%
仅仅使用乘客性别（Sex）这一特征，我们预测的准确性就有了明显的提高。现在再看一下使用额外的特征能否更进一步提升我们的预测准确度。例如，综合考虑所有在泰坦尼克号上的男性乘客：我们是否找到这些乘客中的一个子集，他们的存活概率较高。让我们再次使用 survival_stats 函数来看看每位男性乘客的年龄（Age）。这一次，我们将使用第四个参数来限定柱形图中只有男性乘客。
运行下面这段代码，把男性基于年龄的生存结果绘制出来。
In [29]: survival_stats(data, outcomes, 'Age', ["Sex == 'male'"])仔细观察泰坦尼克号存活的数据统计，在船沉没的时候，大部分小于10岁的男孩都活着，而大多数10岁以上的男性都随着船的沉没而遇难。让我们继续在先前预测的基础上构建：如果乘客是女性，那么我们就预测她们全部存活；如果乘客是男性并且小于10岁，我们也会预测他们全部存活；所有其它我们就预测他们都没有幸存。
将下面缺失的代码补充完整，让我们的函数可以实现预测。 提示: 您可以用之前 predictions_1 的代码作为开始来修改代码，实现新的预测函数。
In [30]: def predictions_2(data): """ Model with two features: - Predict a passenger survived if they are female. - Predict a passenger survived if they are male and younger than 10. """ predictions = [] for _, passenger in data.iterrows(): # Remove the 'pass' statement below # 移除下方的 'pass' 声明 # and write your prediction conditions here # 输入你自己的预测条件 if passenger['Sex'] == 'male' and passenger['Age'] < 10: predictions.append(1) elif passenger['Sex'] == 'female': predictions.append(1) else: predictions.append(0) # Return our predictions # 返回预测结果 return pd.Series(predictions) # Make the predictions # 进行预测 predictions = predictions_2(data)当预测所有女性以及小于10岁的男性都存活的时候，预测的准确率会达到多少？
提示：运行下面的代码来查看预测的准确率。
In [31]: print accuracy_score(outcomes, predictions) Predictions have an accuracy of 79.35%.回答: Predictions have an accuracy of 79.35%
添加年龄（Age）特征与性别（Sex）的结合比单独使用性别（Sex）也提高了不少准确度。现在该你来做预测了：找到一系列的特征和条件来对数据进行划分，使得预测结果提高到80%以上。这可能需要多个特性和多个层次的条件语句才会成功。你可以在不同的条件下多次使用相同的特征。Pclass，Sex，Age，SibSp 和 Parch 是建议尝试使用的特征。
使用 survival_stats 函数来观测泰坦尼克号上乘客存活的数据统计。 提示: 要使用多个过滤条件，把每一个条件放在一个列表里作为最后一个参数传递进去。例如: ["Sex == 'male'", "Age < 18"]
In [32]: survival_stats(data, outcomes, 'Age', ["Sex == 'male'", "Age < 18"]) In [36]: survival_stats(data, outcomes, 'Age',["Pclass == 3", "Sex == 'female'"])通过这个图，可以发现在 Pclass == 3的条件下，女性的年龄在40 ~ 60 之间的获救率非常低，所以将条件下的 Survived = 0
In [38]: survival_stats(data, outcomes, 'Age',["Pclass == 1", "Sex == 'male'"])在 Pclass == 1的条件下，男性在40岁之下获救率非常高，此处Survived = 1
当查看和研究了图形化的泰坦尼克号上乘客的数据统计后，请补全下面这段代码中缺失的部分，使得函数可以返回你的预测。 在到达最终的预测模型前请确保记录你尝试过的各种特征和条件。 提示: 您可以用之前 predictions_2 的代码作为开始来修改代码，实现新的预测函数。
In [34]: def predictions_3(data): """ Model with multiple features. Makes a prediction with an accuracy of at least 80%. """ predictions = [] for _, passenger in data.iterrows(): # Remove the 'pass' statement below # and write your prediction conditions here if passenger['Sex'] == 'female': if passenger['Age'] > 40 and passenger['Age'] < 60 and passenger['Pclass'] == 3: predictions.append(0) else: predictions.append(1) else: if passenger['Age'] <= 10: predictions.append(1) elif passenger['Age'] < 40 and passenger['Pclass'] == 1: predictions.append(1) else: predictions.append(0) # Return our predictions return pd.Series(predictions) # Make the predictions predictions = predictions_3(data)请描述你实现80%准确度的预测模型所经历的步骤。您观察过哪些特征？某些特性是否比其他特征更有帮助？你用了什么条件来预测生还结果？你最终的预测的准确率是多少？ 提示:运行下面的代码来查看你的预测准确度。
根据上面新添加的两个图：
女性在40~60之间，三等舱的获救率较低男性在40岁之下，一等舱的获救率较高获救率相关因素
性别： 女性高于男性年龄： 儿童大于成人，成年人略高于老年人舱位： 一等舱大于其他舱位 In [35]: print accuracy_score(outcomes, predictions) Predictions have an accuracy of 80.13%.回答: Predictions have an accuracy of 80.25%
经过了数次对数据的探索和分类，你创建了一个预测泰坦尼克号乘客存活率的有用的算法。在这个项目中你手动地实现了一个简单的机器学习模型——决策树（decision tree）。决策树每次按照一个特征把数据分割成越来越小的群组（被称为 nodes）。每次数据的一个子集被分出来，如果分割结果的子集中的数据比之前更同质（包含近似的标签），我们的预测也就更加准确。电脑来帮助我们做这件事会比手动做更彻底，更精确。这个链接提供了另一个使用决策树做机器学习入门的例子。
决策树是许多监督学习算法中的一种。在监督学习中，我们关心的是使用数据的特征并根据数据的结果标签进行预测或建模。也就是说，每一组数据都有一个真正的结果值，不论是像泰坦尼克号生存数据集一样的标签，或者是连续的房价预测。
想象一个真实世界中应用监督学习的场景，你期望预测的结果是什么？举出两个在这个场景中能够帮助你进行预测的数据集中的特征。
回答: 预测房价
房子的使用面积大小；卧室数量；是否有车库；地理位置。