项目背景
RMS泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。194月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并导致了更好的船舶安全规定。
造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气因素，但有些人比其他人更容易生存，比如女人，孩子和上流社会。
在这个挑战中，我们要求您完成对哪些人可能存活的分析。特别是，我们要求您运用机器学习工具来预测哪些乘客幸免于悲剧。
操作步骤
1、数据读取
2、分析数据
3、缺失数据处理
4、特征工程
5、拆分数据
5、 建立模型
6、 预测
7、评估模型
数据读取
先将可能需要使用的包导入
读取数据
head()和.describe().info()函数连查看数据
缺失值查询
对缺失值填充均值
特征分析与处理
采用seaborn绘图函数库作可视化分析
上图变量均可判断与生存率相关，'PassengerId'，'Name'和'Ticket'目前看不出有什么特点，暂时不考虑他们
数据标准化，分割数据集、训练模型、预测、评估模型、画auc图
以上用的是决策树算法，下面是随机森林算法、和逻辑回归算法
逻辑回归算法
总结：此次事件中，并不完全符合物竞天择，适者生存的法则，比如，女士的存活率比男士的高，年纪大的都年轻的生存率高，但是有钱的坐一等舱的、买高票价的，存活率比二等、低票价的存活率高，说明人与人之间还不是很平等的。当然此次算法中丢弃了一些特征变量可能会对模型有影响，此文章仅表达数据分析的一些方法，如有不对之处，还请多多指教~
另附各类算法优缺点：
决策树
优点
1. 计算复杂度不高，易于理解和解释，可以理解决策树所表达的意义；
2. 数据预处理阶段比较简单，且可以处理缺失数据；
3. 能够同时处理数据型和分类型属性，且可对有许多属性的数据集构造决策树；
缺点：
1. 对于那些各类别样本数目不一致的数据，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的属性；
2. 对噪声数据较为敏感；
3. 容易出现过拟合问题；
4. 忽略了数据集中属性之间的相关性；
5.处理缺失数据时的困难
随机森林
优点
1、 在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，表现良好
2、它能够处理很高维度(feature很多)的数据，并且不用做特征选择
3、在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要
4、在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计，模型泛化能力强
缺点：
1、随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟
2、对于有不同取值的属性的数据，取值划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。
Logistic回归算法
优点：
1. 计算代价不高，易于理解和实现；
2. 适用于数值型和分类型数据。
缺点：
1. 容易欠拟合；
2. 分类精度可能不高。
