성별로 타이타닉 생존자 예측해보기

함께실습$1

1. gender_submission.csv 파일을 열어주세요 이 파일은 “여자는 전원생존하고 남자는 전원사망한다.”고 예측한 데이터입니다.

2. kaggle에 가입 후 titanic 생존자 예측 문제로 이동해주세요. https://www.kaggle.com/c/titanic

3. submit predictions로 이동합니다.

4. gender_submission.csv 파일을 제출해주세요.

내 가중치로 생존자 예측해보기

함께실습$2

1. test.csv 파일을 열어 앞서 진행한 Featrue Engineering을 그대로 진행합니다.

• Age를 연령대로 구분하는 age2 필드를 생성합니다.

• SibSp와 Parch를 합하는 FamilySize 필드를 생성합니다.

• 시간이 남을 경우 나머지 작업도 마저 해줍니다. (우선 위에 2개만 하고 다음으로 넘어가주세요)

2. 가장 우측 열에 다음과 같은 열을 추가해주세요.

3. pivot table을 사용해 각 age2와 sex의 중요도를 파악해보세요.

“20대의 생존율이 가장 낮고 영유아의 생존율이 가장 높구나!” => 나이가 생존에 큰 영향을 미치는 것으로 보인다!

4. 연령대(age2)에 따른 생존점수를 입력해주세요.

미션$1

1. 같은 방식으로 성별(sex) 생존점수도 채워주세요.

2. 수식을 이용해 가중치 점수 합을 완성해주세요.

3. 생존점수 합 오른쪽에 Survived 열을 생성해주세요.

4. 생존점수가 50점을 넘으면 1, 넘지 않으면 0으로 입력해주세요. 50점을 초과해야 생존, 초과하지 못하면 사망이라고 판단합니다.

5. PassengerId와 Survied만 남기고 남은 열을 모두 삭제한 후 Kaggle에 제출해보세요.

방법 분석

1. 연령대(age2)의 가중치는 총합 점수의 45%, 성별(sex)의 가중치는 55%를 차지하도록 구성하였습니다.

2. 각 연령대 마다 상수 45, 30, 20, 35, 30, 25의 점수를 부여하였습니다.

3. 각 성별 마다 55, 20의 점수를 부여하였습니다.

결과 분석

점수가 떨어졌어요! 위의 상수와 특징 조합이 적절하지 않았기 때문입니다.

머신러닝이 필요한 이유

분석가가 많은 시간을 들여 노력하면 황금비율의 상수와 특징 조합을 엑셀로도 찾아낼 수 있습니다.

하지만 특징이 많아질 수록, 데이터가 많아질 수록 사람이 처리하기 어려워집니다. (100만개의 탑승자와 200개의 특성이 주어진다면?) (4차원 그래프, 5차원 그래프도 머릿속에 그려지시나요?)

통계적, 수학적인 알고리즘을 컴퓨터가 수행하게 하여 다량의 데이터를 통해 학습하는 방식이 바로 머신러닝입니다.

“오늘 우리가 함께 한 분석 작업을 조금 더 정교화 했을 뿐 전혀 다르지 않은 작업을 컴퓨터가 빠르게 처리한것 뿐이죠.”