本研究利用泰坦尼克号乘客数据，通过决策树挖掘方法，构建生存率预测模型，旨在探究影响乘客生存的因素。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，本文以泰坦尼克号沉船事件为背景，通过对乘客数据的挖掘，构建决策树模型，旨在探究影响乘客生存率的因素，为类似事件的预防提供参考。
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数据来源及预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来源于Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客数据集，包含乘客的年龄、性别、票价、船舱等级、是否携带孩子、登船地点、阶级等信息。
2、数据预处理
（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等不完整或不准确的数据。
（2）数据编码：将类别型变量（如性别、船舱等级等）转换为数值型变量，以便进行后续分析。
（3）特征选择：根据特征重要性，选取对生存率影响较大的特征。
决策树模型构建
1、决策树算法
本文采用C4.5决策树算法进行模型构建，C4.5算法是一种基于信息增益的决策树生成算法，能够自动处理数据不平衡问题。
2、模型训练
（1）将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。
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（2）使用训练集对决策树模型进行训练，得到决策树模型。
模型评估及分析
1、模型评估
本文采用混淆矩阵、准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估，经过多次调整参数，最终得到最优决策树模型。
2、模型分析
（1）影响生存率的因素分析：通过分析决策树模型，可以发现以下因素对乘客生存率有显著影响：
① 性别：女性乘客的生存率明显高于男性乘客。
② 年龄：年龄较小的乘客（0-14岁）生存率较高，而年龄较大的乘客（60岁以上）生存率较低。
③ 船舱等级：一等舱乘客的生存率明显高于二等舱和三等舱乘客。
④ 是否携带孩子：携带孩子的乘客生存率较高。
⑤ 登船地点：C站登船的乘客生存率较高。
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⑥ 阶级：乘客阶级越高，生存率越高。
（2）预测模型：根据最优决策树模型，可以预测乘客的生存率，具体操作如下：
① 输入乘客的年龄、性别、票价、船舱等级、是否携带孩子、登船地点、阶级等信息。
② 通过决策树模型计算乘客的生存率。
本文通过对泰坦尼克号乘客数据的挖掘，构建了决策树模型，探究了影响乘客生存率的因素，结果表明，性别、年龄、船舱等级、是否携带孩子、登船地点、阶级等因素对乘客生存率有显著影响，本研究结果可为类似事件的预防提供参考，有助于提高乘客的生存率。
未来研究可以从以下方面进行拓展：
1、结合更多相关数据，提高模型的准确性和可靠性。
2、对模型进行优化，提高模型的泛化能力。
3、将决策树模型与其他机器学习算法进行结合，构建更完善的预测模型。
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