一，准备数据 titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。 结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。 字段说明： Survived:0代表死亡，1代表存活【y标签】 Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3) 【转换成onehot编码】 Name:乘客姓名 【舍去】 Sex:乘客性别 【转换成bool特征】 Age:乘客年龄(有缺失) 【数值特征，添加“年龄是否缺失”作为辅助特征】 SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个

目录前言1-1,结构化数据建模流程范例一，准备数据二，定义模型三，训练模型四，评估模型五，使用模型六，保存模型 前言 kaggle Titanic生死率预测–0.81准确率–python超详细数据分析–附源代码和报告的下载地址 该文章升级版本，以前是用sklearn进行的预测（机器学习），现在用Tensorflow2.0（深度学习） 1-1,结构化数据建模流程范例 一，准备数据 titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。 结构化数据一般会使用Pan