Kaggle-Titanic-Survival-prediction
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結論 : Titanic為機器學習的入門款項目，Kaggle上有許多解法及思路，
然而沒有一篇使用較少的特徵達到較好的效果，多半使用大量的調參技巧，
少量，有品質的特徵提供穩定的預測品質，快速的訓練及預測，
你可以在這裡找到使用前項選擇法來做特徵選擇的Kernel:
- Recursive Forward Elimination Workflow to 0.82296
關於中文版的建模思路可以在這篇Medium文章找到: The post on Medium
以下會針對缺失值填補的方式，特徵工程及涉及的encoding方式進行說明
年齡(Age)為一項重要的特徵，由於本資料集的特性，老弱婦孺優先下船，使得年齡和和年齡高能夠有較高的存活機率，針對缺失值，我們採用的方法為使用姓名稱謂中位數進行填補
| 稱謂 | 中位數 |
|---|---|
| Mr | 29 |
| Rare | 47 |
| Master | 4 |
| Miss | 22 |
| Mrs | 36 |
根據EDA的結果，在一二艙等中我們發現小於16歲年齡的乘客有較高的存活率， 因此我們拿16歲當作切分值
| 特徵 | 值 |
|---|---|
| age < 16 | 1 |
| age > 16 | 0 |
| 特徵 | 處理方式 | 動機 |
|---|---|---|
| Age | Binning，使用16為閥值 | 根據EDA的結果，在一二艙等中我們發現小於16歲年齡的乘客有較高的存活率，且binning可以有效的降低overfitting |
| Sex | 直接使用 | 高預測性特徵，男性多半幫助女性逃生，符合直覺 |
| Pclass | 直接使用 | 乘客的社會地位，艙等越高存活率越高，符合直覺 |
| Fare | Binning，按照分位數切分成4, 5, 6份比較結果 | 船票價格越高表示其社會地位越高，並且binning可以有效的降低overfitting |
| SibSp, Partch, Name | 建立Family_size特徵，以及Connected-Survival特徵 | 連結在一起的家人從EDA中發現多半有一起存活或是一起為存活的現象，亦為一種Target Encoding |