Kaggle初めてみました

AIやデータサイエンスが注目を浴びているので、データ解析の技術の力を高めるためKaggle に挑戦しました。

Kaggleには初心者向けの問題がありそれがタイタニック号の生存者の問題です。
https://www.codexa.net/kaggle-titanic-beginner/
こちらのサイトを見ながら解いて見ました。

import pandas as pd
import numpy as np

# scikit-learnのインポートをします
from sklearn import tree

train = pd.read_csv("all/train.csv")
test = pd.read_csv("all/test.csv")

def kesson_table(df): 
        null_val = df.isnull().sum()
        percent = 100 * df.isnull().sum()/len(df)
        kesson_table = pd.concat([null_val, percent], axis=1)
        kesson_table_ren_columns = kesson_table.rename(
        columns = {0 : '欠損数', 1 : '%'})
        return kesson_table_ren_columns


kesson_table(train)
kesson_table(test)

train["Age"] = train["Age"].fillna(train["Age"].median())
train["Embarked"] = train["Embarked"].fillna("S")
kesson_table(train)

train["Sex"][train["Sex"] == "male"] = 0
train["Sex"][train["Sex"] == "female"] = 1
train["Embarked"][train["Embarked"] == "S" ] = 0
train["Embarked"][train["Embarked"] == "C" ] = 1
train["Embarked"][train["Embarked"] == "Q"] = 2
train.head(10)

test["Age"] = test["Age"].fillna(test["Age"].median())
test["Sex"][test["Sex"] == "male"] = 0
test["Sex"][test["Sex"] == "female"] = 1
test["Embarked"][test["Embarked"] == "S"] = 0
test["Embarked"][test["Embarked"] == "C"] = 1
test["Embarked"][test["Embarked"] == "Q"] = 2
test.Fare[152] = test.Fare.median()
test.head(10)

# 「train」の目的変数と説明変数の値を取得
target = train["Survived"].values
features_one = train[["Pclass", "Sex", "Age", "Fare"]].values
# 決定木の作成
my_tree_one = tree.DecisionTreeClassifier()
my_tree_one = my_tree_one.fit(features_one, target)
# 「test」の説明変数の値を取得
test_features = test[["Pclass", "Sex", "Age", "Fare"]].values
# 「test」の説明変数を使って「my_tree_one」のモデルで予測
my_prediction = my_tree_one.predict(test_features)

# 予測データのサイズを確認
my_prediction.shape

# PassengerIdを取得
PassengerId = np.array(test["PassengerId"]).astype(int)
# my_prediction(予測データ）とPassengerIdをデータフレームへ落とし込む
my_solution = pd.DataFrame(my_prediction, PassengerId, columns = ["Survived"])
# my_tree_one.csvとして書き出し
my_solution.to_csv("my_tree_one.csv", index_label = ["PassengerId"])

結果は0.76555となりました。次の機会はもう少し正解率を高くしたいですね