Какие методы машинного обучения используются для предсказания выживания на Титанике?

Для предсказания выживания пассажиров «Титаника» используются различные методы машинного обучения, среди них:

• Логистическая регрессия. www.researchgate.net Для предсказания результатов выживания применялась модель, объединяющая семь алгоритмов машинного обучения: Logistic Regression, Support Vector Machine, KNN, Random Forest, XGBoost, LightGBM и CatBoost. www.researchgate.net
• Дерево решений. www.researchgate.net В одном из исследований для предсказания выживаемости использовались два интерпретируемых алгоритма машинного обучения: Decision Tree и Random Forest. www.researchgate.net По результатам работы, алгоритм Decision Tree показал лучшие результаты. www.researchgate.net
• Случайный лес. www.geeksforgeeks.org daehnhardt.com Это алгоритм ансамблевого обучения, который объединяет предсказания нескольких деревьев решений для улучшения общей точности модели. daehnhardt.com
• Нейронная сеть. daehnhardt.com Это алгоритм контролируемого обучения, который может использоваться для предсказания категориального или непрерывного результата. daehnhardt.com

Для работы с данными о пассажирах «Титаника» используются, например, библиотеки scikit-learn и TensorFlow. daehnhardt.com