本文介绍了使用逻辑回归模型预测泰坦尼克号乘客存活率的方法。首先对数据集进行预处理，包括处理缺失值（用头衔分组填充年龄、同等级船票中位数填充票价）、合并训练测试集统一处理。然后创建新特征（家庭规模、是否独自旅行），并对数值特征标准化、分类特征独热编码。构建逻辑回归模型后，在验证集上评估表现（准确率约0.8），最后生成预测结果提交文件。该方法达到了0.75-0.80的预测准确率，展示了经典机器学习算法

在 上一节中，使用经典的逻辑回归模型完成了Titanic的预测。在本文中，将使用另外经典的机器学习算法解决Titanic问题。

集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习方法，通过结合多个基学习器的预测结果来提高整体模型的性能。其核心思想是“群策群力”，即多个弱学习器可以组合成一个强学习器。集成学习通常能显著降低过拟合风险，提高泛化能力。