1. 数据预处理
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• 选取 Pclass （船舱等级）、 Sex （性别）、 Age （年龄）作为特征， Survived （是否存活）作为标签。
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• 用均值填充年龄空值，避免缺失值影响模型训练；通过 pd.get_dummies 做独热编码，将分类特征转为数值特征。
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2. 模型对比
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• 单决策树作为基准模型，验证弱学习器的效果。
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• 随机森林通过多棵决策树的Bagging集成，通常能显著提升准确率。
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3. 参数优化
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• 网格搜索 n_estimators （决策树数量）和 max_depth （树的最大深度），结合交叉验证选择最优参数，进一步提升模型性能。