太空飞船乘客生存预测数据集SpaceShipPassengersSurvivalPrediction-galen99462873
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 机器学习, 乘客数据, 飞船, 数据挖掘, 分类模型, 特征工程, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的太空飞船乘客数据，记录了在太空飞船中乘客的个人信息及其在旅程中是否被运送（Transported）到另一个星球。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模拟未来太空旅行场景的静态数据集。
地理范围：数据模拟了跨越多个星球的太空旅行场景，包含乘客的家园星球（HomePlanet）和目的地（Destination）信息。
数据维度：数据集包括乘客的身份信息（PassengerId）、家园星球、是否进入休眠状态（CryoSleep）、客舱信息（Cabin）、目的地、年龄（Age）、是否为VIP、在飞船上的消费情况（RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck）、姓名（Name）以及是否被运送（Transported，0代表未被运送，1代表被运送）等多个字段。
数据格式：提供CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。数据已进行初步处理，便于进行数据分析和模型训练。
该数据集适用于探索影响太空飞船乘客生存的因素，以及构建预测模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于探索影响太空旅行乘客生存的关键因素的学术研究，如乘客特征对生存概率的影响分析。
行业应用：为太空旅行、航空航天等行业提供数据支持，尤其是在乘客管理、风险评估、个性化服务等方面。
决策支持：支持飞船运营方优化乘客管理策略，提升乘客安全与舒适度。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生理解分类模型构建、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于构建机器学习模型，预测乘客在太空旅行中的生存情况，并分析不同因素对生存结果的影响，从而优化飞船运营和乘客服务。
