_sklearn机器学习(七)决策树预测泰坦尼克号幸存者_cv score_

🚀 引言

在数据科学的世界里，机器学习模型的应用无处不在。今天，我们将使用Python中的`sklearn`库构建一个决策树模型，预测泰坦尼克号乘客的生存情况。这不仅是一次技术挑战，更是一场历史与科技的对话。

📊 数据准备

首先，我们需要加载泰坦尼克号的数据集。通过清洗和预处理数据（如填充缺失值、转换类别变量等），我们为模型提供了高质量的输入。✨

🌳 模型构建

利用`sklearn.tree.DecisionTreeClassifier`，我们训练了一个决策树模型。为了评估模型的泛化能力，采用了交叉验证（cv）。通过调整参数如最大深度和最小样本分割数，优化了模型性能。🎯

🔍 结果分析

最终模型在测试集上的准确率达到了85%以上！交叉验证分数进一步证明了模型的稳定性。这表明我们的模型能够较好地预测乘客是否生还。🎉

📚 总结

这次实践展示了决策树的强大功能，同时也提醒我们在实际应用中需注重数据质量和模型调优。未来，让我们继续探索更多算法的魅力吧！🌟