Titanic
İlke Dercan
Veri setine erişmek için titanic sitesini ziyaret edebilirsiniz.
1.Veri Seti Hikayesi/Tanımı ve Amaçlar
Titanic veri seti, Titanic gemisinin yolcularına ait bazı bilgileri içeren bir veri setidir. Veri seti, gemide bulunan her yolcu için aşağıdaki değişkenleri içermektedir:
PassengerId: Yolcu kimlik numarası
Survived: Hayatta kalma durumu (0 = hayatta kalmadı, 1 = hayatta kaldı)
Pclass: Bilet sınıfı (1 = 1. sınıf, 2 = 2. sınıf, 3 = 3. sınıf)
Name: Yolcunun adı
Sex: Yolcunun cinsiyeti (male = erkek, female = kadın)
Age: Yolcunun yaşı
SibSp: Titanic’te bulunan kardeş/eş sayısı
Parch : Titanic’te bulunan ebeveyn/çocuk sayısı
Ticket: Bilet numarası
Fare : Yolcu ücreti
Cabin: Yolcunun kabin numarası
Embarked: Yolcunun bindiği liman (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton)
Bu değişkenler, Titanic veri setinde bulunan tüm sütunların tanımını oluşturur.
AMAÇ: Veri incelemesi yapıldıktan sonra uygun olan model seçilerek veri setindeki yolcuların hayatta kalma durumunu tahmin etmek
2. Kütüphanelerin Yüklenmesi
library(readr)
library(tidyr)
library(tidyverse)
library(dplyr)
library(knitr)3. Veri Setini Yükleme
library(readr)
test <- read_csv("/home/ilke/Downloads/test.csv")
train <- read_csv("/home/ilke/Downloads/train.csv")colnames(test)## [1] "PassengerId" "Pclass" "Name" "Sex" "Age"
## [6] "SibSp" "Parch" "Ticket" "Fare" "Cabin"
## [11] "Embarked"colnames(train)## [1] "PassengerId" "Survived" "Pclass" "Name" "Sex"
## [6] "Age" "SibSp" "Parch" "Ticket" "Fare"
## [11] "Cabin" "Embarked"3.1 test-train veri setlerinin birleştirilmesi
test$Survived <- NA
#test veri setine survived sütununu ekledim.merged_df <- merge(train, test, all = TRUE)head(merged_df)## PassengerId Survived Pclass
## 1 1 0 3
## 2 2 1 1
## 3 3 1 3
## 4 4 1 1
## 5 5 0 3
## 6 6 0 3
## Name Sex Age SibSp Parch
## 1 Braund, Mr. Owen Harris male 22 1 0
## 2 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Thayer) female 38 1 0
## 3 Heikkinen, Miss. Laina female 26 0 0
## 4 Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel) female 35 1 0
## 5 Allen, Mr. William Henry male 35 0 0
## 6 Moran, Mr. James male NA 0 0
## Ticket Fare Cabin Embarked
## 1 A/5 21171 7.2500 <NA> S
## 2 PC 17599 71.2833 C85 C
## 3 STON/O2. 3101282 7.9250 <NA> S
## 4 113803 53.1000 C123 S
## 5 373450 8.0500 <NA> S
## 6 330877 8.4583 <NA> Qtail(merged_df)## PassengerId Survived Pclass Name Sex Age
## 1304 1304 NA 3 Henriksson, Miss. Jenny Lovisa female 28.0
## 1305 1305 NA 3 Spector, Mr. Woolf male NA
## 1306 1306 NA 1 Oliva y Ocana, Dona. Fermina female 39.0
## 1307 1307 NA 3 Saether, Mr. Simon Sivertsen male 38.5
## 1308 1308 NA 3 Ware, Mr. Frederick male NA
## 1309 1309 NA 3 Peter, Master. Michael J male NA
## SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked
## 1304 0 0 347086 7.7750 <NA> S
## 1305 0 0 A.5. 3236 8.0500 <NA> S
## 1306 0 0 PC 17758 108.9000 C105 C
## 1307 0 0 SOTON/O.Q. 3101262 7.2500 <NA> S
## 1308 0 0 359309 8.0500 <NA> S
## 1309 1 1 2668 22.3583 <NA> Cmerged_df %>%
glimpse()## Rows: 1,309
## Columns: 12
## $ PassengerId <dbl> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,…
## $ Survived <dbl> 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1…
## $ Pclass <dbl> 3, 1, 3, 1, 3, 3, 1, 3, 3, 2, 3, 1, 3, 3, 3, 2, 3, 2, 3, 3…
## $ Name <chr> "Braund, Mr. Owen Harris", "Cumings, Mrs. John Bradley (Fl…
## $ Sex <chr> "male", "female", "female", "female", "male", "male", "mal…
## $ Age <dbl> 22, 38, 26, 35, 35, NA, 54, 2, 27, 14, 4, 58, 20, 39, 14, …
## $ SibSp <dbl> 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 3, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 4, 0, 1, 0…
## $ Parch <dbl> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 5, 0, 0, 1, 0, 0, 0…
## $ Ticket <chr> "A/5 21171", "PC 17599", "STON/O2. 3101282", "113803", "37…
## $ Fare <dbl> 7.2500, 71.2833, 7.9250, 53.1000, 8.0500, 8.4583, 51.8625,…
## $ Cabin <chr> NA, "C85", NA, "C123", NA, NA, "E46", NA, NA, NA, "G6", "C…
## $ Embarked <chr> "S", "C", "S", "S", "S", "Q", "S", "S", "S", "C", "S", "S"…