泰坦尼克号乘客生存评估数据集AssessmentTitanicDataset-lvclaudeu
数据来源：互联网公开数据
标签：生存分析，数据集，机器学习，统计分析，历史研究，乘客信息，决策树，分类模型
数据概述： 该数据集记录了泰坦尼克号沉船事件中乘客的生存情况及其相关特征，适用于生存分析，机器学习模型训练等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号航行及沉船事件期间。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号上的全球乘客，主要为英国，美国及其他国家的乘客群体。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名，性别，年龄，船票等级，票价），家庭关系，登船港口等变量，以及是否生存的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号的历史记录和公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于生存分析，机器学习及历史研究等领域，尤其在分类模型训练，特征重要性分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于生存分析，历史事件研究及机器学习模型训练，如乘客生存影响因素分析，分类算法比较等。
行业应用：可以为保险行业，安全研究等领域提供数据支持，特别是在风险评估，安全措施优化方面。
决策支持：支持基于历史数据的决策模型训练，帮助研究者或企业理解影响因素并优化决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及历史学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解生存分析，分类模型及相关技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存的规律与影响因素，帮助用户实现准确的生存预测，优化风险评估模型，提升对历史事件的理解和分析能力。
