数据处理
列数有这些：
看看不同特征与结果的相关性
1.性别(Sex)：0.74的女性活下来了
2.舱位(PClass)：一等舱0.62，二等舱0.47，三等舱0.24
3.一起登船的家人数量(SibSp)：0人0.35，1人0.53，2人0.46，3人0.25，4人0.16，5人0
4.老人孩子数量(Parch)：0人0.34，1人0.55，2人0.5，3人0.6，4人0，5人0.2
想法
明显，这几个变量都有关系，但并不是正相关，不适合线性回归模型
基本思路
1.用Sex、Pclass、SibSp做个模型，我觉得这是个概率模型
然后用随机森林试了一下，正确率0.77，逻辑回归正确率0.772
2.仔细想想，逻辑回归问题应该把类别变量做One-Hot映射，而非直接作为数值型表示，否则会被模型理解为连续性数值变量而非类别变量
参考文献：第三次课_线性回归&逻辑回归 - 知乎 (zhihu.com)