kaggle的经典入门题：titanic存活率预测
记录几个阶段问题
1、花里胡哨一堆操作，准确率没什么体现
很多notebook写的很好，缺失值处理、特征提取、算法选型、超参数调优、...，全篇步骤清晰，理论专业，花里胡哨一堆操作准确率0.8都上不去。
于此同时，只采用sex信息，使用最简单的逻辑回归，预测的准确率就有0.7655了
那些花里胡哨写了一大堆操作的，准确率也没高多少→_→
为什么会有这样的现象呢？
2、特征提取做文章
为了提高准确率，收集各种资料，认为要在特征工程上做文章，一堆乱七八糟的操作后，还是没有突破0.8的关卡，基本都是0.77xxx
3、运行高分代码
kaggle上超高分的代码点进去，发现毫无逻辑可言，都不知道怎么搞出来的
有些高分分享，复制代码本地运行并没有得到所谓的好结果
小结
怎么才能提高准确率呢？
titanic数据集为什么会存在1这种情况呢？
