贝叶斯网络分析kaggle泰坦尼克号（Titanic）
一、数据处理
1.原始数据分析
主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模，进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个，以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征，这就是特征工程（feature engineering）要做的事情了。
PassengerId => 乘客ID
Pclass => 客舱等级(1/2/3等舱位)
Name => 乘客姓名
Sex => 性别
Age => 年龄
SibSp => 兄弟姐妹数/配偶数
Parch => 父母数/子女数
Ticket => 船票编号
Fare => 船票价格
Cabin => 客舱号
Embarked => 登船港口
2.数据清洗
数据集合并#合并训练集train和测试集testtrain=pd.read_csv('./train.csv')test=pd.read_csv('./test.csv')full=pd.concat([train,test],ignore_index=True)
查找缺失值
full.isnull().sum()
从缺失值来看，Embarked（登船港口）和Fare（船票价格）缺失值较少，Age与Cabin（客舱号）缺失较多，可能该特征对结果有较大的影响，将年龄与Cabin视作特征。
Age缺失值处理
full['Title']=full['Name'].apply(lambda x: x.split(',')[1].split('.')[0].strip())full.Title.value_counts()def girl(aa):if (aa.Age!=999)&(aa.Title=='Miss')&(aa.Age<=14):return 'Girl'elif (aa.Age==999)&(aa.Title=='Miss')&(aa.Parch!=0):return 'Girl'else:return aa.Titlefull['Title']=full.apply(girl,axis=1)Tit=['Mr','Miss','Mrs','Master','Girl','Rareman','Rarewoman']for i in Tit:full.loc[(full.Age==999)&(full.Title==i),'Age']=full.loc[full.Title==i,'Age'].median()
先根据‘Name’提取‘Title’，再用‘Title’的中位数对‘Age‘进行插补.先假设little girl都没结婚（一般情况下该假设都成立），所以little girl肯定都包含在Miss里面。little boy（Master）的年龄最大值为14岁，所以相应的可以设定年龄小于等于14岁的Miss为little girl。
至此数据缺失值处理完毕。
3.数据可视化
性别对获救情况的影响
pd.crosstab(full.Sex,full.Survived).plot.bar(stacked=True,figsize=(8,5),color=['#4169E1','#FF00FF'])plt.xticks(rotation=0,size='large')plt.legend(bbox_to_anchor=(0.55,0.9))
可以认为女性获救的概率大于男性获救的概率，将性别作为特征值。
客舱等级与获救的关系
可以认为客舱等级对结果产生了影响，将客舱等级看做特征值。
4.特征工程
最后保留如下项目,并切出800的训练集：
Pclass => 客舱等级(0/1/2等舱位)
Sex => 性别 male=1 female=0
Age => 年龄 插补后分0,1,2 代表 幼年（0-15） 成年（15-55） 老年（55-）
Fare => 船票价格 经聚类变0 1 2 代表少 多 很多
Cabin => 客舱号 清洗成有无此项，并发现有的生存率
Tit=['Mr','Miss','Mrs','Master','Girl','Rareman','Rarewoman']for i in Tit:full.loc[(full.Age==999)&(full.Title==i),'Age']=full.loc[full.Title==i,'Age'].median()full.loc[full['Age']<=15,'Age']=0full.loc[(full['Age']>15)&(full['Age']<55),'Age']=1full.loc[full['Age']>=55,'Age']=2full['Pclass']=full['Pclass']-1from sklearn.cluster import KMeansFare=full['Fare'].valuesFare=Fare.reshape(-1,1)km = KMeans(n_clusters=3).fit(Fare) #将数据集分为2类Fare = km.fit_predict(Fare)full['Fare']=Farefull['Fare']=full['Fare'].astype(int)full['Age']=full['Age'].astype(int)full['Cabin']=full['Cabin'].astype(int)full['Pclass']=full['Pclass'].astype(int)full['Sex']=full['Sex'].astype(int)#full['Survived']=full['Survived'].astype(int)dataset=full.drop(columns=['Embarked','Name','Parch','PassengerId','SibSp','Ticket','Title'])dataset.dropna(inplace=True)dataset['Survived']=dataset['Survived'].astype(int)#dataset=pd.concat([dataset, pd.DataFrame(columns=['Pri'])])train=dataset[:800]test=dataset[800:]
最后拿来的训练集train如下：
二、贝叶斯网络搭建
1.设计贝叶斯网络
from pgmpy.models import BayesianModelfrom pgmpy.estimators import BayesianEstimator#model = BayesianModel([('Age', 'Pri'), ('Sex', 'Pri'),('Pri','Survived'),('Fare','Pclass'),('Pclass','Survived'),('Cabin','Survived')])model = BayesianModel([('Age', 'Survived'), ('Sex', 'Survived'),('Fare','Pclass'),('Pclass','Survived'),('Cabin','Survived')])
凭借对特征的理解，构建上图所示的有向图模型。
2.参数导入
model.fit(train, estimator=BayesianEstimator, prior_type="BDeu")
至此，模型构建完毕，开始进行推理。
3.推理
from pgmpy.inference import VariableEliminationmodel_infer = VariableElimination(model)q = model_infer.query(variables=['Survived'], evidence={'Fare': 0})print(q['Survived'])
得到一个Fare = 0时，P（Survived|Fare =0）的概率分布表。
4.预测
predict_data=test.drop(columns=['Survived'],axis=1)y_pred = model.predict(predict_data)print((y_pred['Survived']==test['Survived']).sum()/len(test))
得到预测的精度为：0.8131868131868132
泰坦尼克号数据下载
