在这篇文章中，将探讨如何利用机器学习中的逻辑回归模型来分析和预测泰坦尼克号乘客的生存概率。逻辑回归是一种监督学习分类算法，用于预测目标变量的概率，其特点是目标变量是二元的，即只有两个可能的类别。
逻辑回归的图形如下所示（图片来源：链接）：
让深入探讨这个过程。如果更喜欢视听理解，可以参考下面的视频。视频详细介绍了本文内容，并帮助更容易地开始编程自己的机器学习模型，即使电脑上没有安装Python。或者，可以将两者作为学习机器学习的辅助材料。
为了更好地理解，将任务分解成更小的部分，并在工作流程中展示如下（图片来源：视频链接）：
现在知道了要做什么，为了完成这项任务，首先需要机器学习中最重要的东西——数据集。数据集，顾名思义，是数据的集合。在机器学习项目中，需要一个训练数据集，这是用于训练模型执行各种操作的实际数据集。
在这种情况下，将使用互联网上可用的数据集。可以在互联网上找到各种这样的数据集。在代码中使用的数据集是Kaggle上的数据。也可以从这里下载。
必须记住的一点是，数据越大，就能更好地训练模型，结果就越准确。不用担心，如果这一切听起来很奇怪，几分钟后一切都会明白的。
编码时，需要一个合适的环境。在例子中，使用了Google Colab，因为它减少了在PC上编译和运行程序的繁琐任务。可以使用任何喜欢的编辑器。
首先，需要导入将在代码中使用的依赖项。将使用NumPy、pandas、matplotlib、seaborn和sklearn。随着继续，将了解每个模块的用途。
现在，需要将下载的数据集上传到这个程序中，以便代码可以读取数据并使用它执行必要的操作。由于下载了一个CSV文件，将使用Pandas将数据存储在一个变量中。
数据显示在变量名为titanic_data中。为了大致了解数据是如何加载的，使用命令“变量名.head()”以表格形式预览数据集。
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
titanic_data = pd.read_csv('train.csv')
print(titanic_data.head())
输出结果如下：
值（SibSp，Parch）的含义可以在下载数据集的网站找到。在Kaggle下载数据集时了解到，数据有891行和12列。现在，让检查表中有多少单元格是空的。
titanic_data.isnull().sum()
以上代码将输出数据集中每个列的空值数量，这对于数据预处理和模型训练至关重要。
通过上述步骤，已经成功地加载了数据集，并准备开始模型训练。在接下来的部分，将详细介绍如何使用逻辑回归模型来预测泰坦尼克号乘客的生存概率。
逻辑回归模型的关键在于它能够处理二元分类问题，即预测一个事件发生与否的概率。在泰坦尼克号案例中，目标变量是乘客是否生存，这是一个典型的二元分类问题。
为了训练模型，需要将数据集分为特征（输入变量）和标签（输出变量）。特征是用来预测标签的变量，而标签是想要预测的目标变量。在泰坦尼克号数据集中，特征可能包括乘客的年龄、性别、船票等级等，而标签是乘客是否生存。
数据预处理是机器学习项目中的一个重要步骤。它包括处理缺失值、异常值、数据标准化等。在泰坦尼克号数据集中，可能需要处理缺失的年龄值，或者将分类变量（如船票等级）转换为数值变量。