Titanic-kaggle-competition

Titanic: Statistical Analysis & ML Model

Этот проект посвящен исследованию данных о пассажирах Титаника и построению модели машинного обучения для предсказания выживаемости.

Описательный и статистический анализ

Мы провели анализ датасета с помощью Pandas, Seaborn и Scipy:

• Исследовали распределение пола и классов пассажиров.
• Проверили гипотезу о различиях в возрасте и стоимости билетов у мужчин и женщин с помощью Mann-Whitney U-test.
• Выяснили, что женщины выживали значительно чаще мужчин, а пассажиры 1-го класса имели наибольшие шансы на спасение.
• Обнаружили выбросы в стоимости билетов и возрасте (использовали boxplot).

Построение модели

Для предсказания выживаемости мы использовали RandomForestClassifier.

Параметры модели (найденные через GridSearchCV):

• max_depth=5, min_samples_leaf=4, min_samples_split=5, n_estimators=100, bootstrap=False
• Модель обучалась на данных с обработанными пропусками и нормализованными признаками.
• Итоговый accuracy на тесте: 0.78468