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使用 TensorFlow 搭建神经网络预测泰坦尼克号乘客生存率(Kaggle => Titanic: Machine Learning from Disaster)

前言

比赛地址:Titanic: Machine Learning from Disaster

这是在 Kaggle 上的一个入门比赛,目的是根据输入的泰坦尼克号上的乘客信息预测乘客是否幸存。

这是个二分类问题,方法有很多,比如随机森林,逻辑回归等,在本文中我选择搭建简单的神经网络进行预测。

经验:

  1. 调参过程果然很痛苦…… 参数设置对结果影响很大
  2. 数据清洗很重要,NaN数据十分影响模型的效果
  3. 可视化分析能力需要提高,前期好的可视化可以加深对数据的理解
  4. 以后考虑采用模型融合

分析过程

提交

优化参数并提交之后成绩是 0.80861,排名在 Top 8%。

(小号请忽略)

原创声明

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