这个函数可厉害了，我们来不雅察一下，起首这个sigmoid函数的自变量取值范围是负无穷到正无穷的，值域是在0到1区间上，也就是说任何一个数值进入sigmoid函数之后都邑获得一个(0,1)区间上的值，相当于是一个概率值了，那么我们就可以设置如许一个阈值。比如一个概率值>0.5，我们把它当成1这个类别(获救啦);概率值<0.5，我们把它当成0这个类别(很遗憾~)。在木有调节任何参数的情况下，精度已经接近百分之八十啦!

特点选择：如今我们要好好想一鲜攀啦，我们最终的猜测结不雅的精确水平和什么竽暌剐关呢?一方面是我们选择的机械进修模型，另一方面还有我们输入的特点数据，所以我们还得动动脑筋什么样的特点更合适猜测呢。脑洞大年夜开时光到啦，这回我们把一个成员的家庭数量也统计了出来，就是兄弟姐妹+白叟孩子，还有名字的长度(形而上学)以及称呼Mr,Miss,Master等。参加这些的目标就是让我们的特点更丰富一些，要想模型建立的好，特点的选择很关键，在起步阶段，我们须要尽可能多的供给有价值的特点。

Cabin：太多的缺掉值了，直接给它pass掉落不消了

建立好模型还木有停止呀，对于一个分析义务来说，我们也须要知道这些特点对最后的结不雅产生了如何的影响，例如是性别对结不雅影响比较大年夜照样年纪呢?这回我们也可以经由过程猜测的结不雅和真实值之间进行比较来分析不合特点的重要程度!下图中可以分析得出不合特点的重要程度的差别照样蛮大年夜的，我们还可以进行弃取以及进一步分析啦!

再不雅察一下数据，数据中很多列的属性值都是字符型的，这对我们有什么竽暌拱响呢?咱们仁攀类可以熟悉这些male和female，然则计算机就不熟悉啦，它只熟悉数值，所以我们须要把字符值转换成数值类型的。

数据分析太火爆，怎奈机械进修太难解!跟着人工智能的海潮袭来，机械进修已经越来越火爆啦。数据分析与机械进修岗亭可谓供不该求，然则入门的门槛也是蛮高的，毕竟是机械进修太难学照样咱们木有遴选到趁手的兵器呢?今天咱们的义务就是测验测验用Python去开启一场数据分析和机械进修建模之旅，用最简单的方法带大年夜家迈出机械进修的第一步!

如许咱们完成了一个灰常简单的猜测义务，起首经由过程数据预处理把我们的数据做的纯净一些，然后把这些字符值转换成机械熟悉的数值，接下来让机械经由过程这批汗青数据去进修一下什么样的参数可以或许最好的拟合咱们的数据，最终输出来一个猜测结不雅就完成这个简单的义务啦!

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