泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-kenza1997
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 数据分析, 机器学习, 历史事件, 灾难事件, 二元分类
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性和最终的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息，事件发生于北大西洋。
数据维度：数据集包括乘客的唯一标识符（PassengerId）、生存状态（Survived，0代表未生存，1代表生存）、乘客等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票号码（Ticket）、船票价格（Fare）、客舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train和test两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于历史记录，经过整理和结构化处理，适合进行生存预测模型的构建与评估。
该数据集适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，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：适用于历史事件分析、生存概率预测、社会学研究等领域，深入理解影响生存的关键因素。
行业应用：为数据科学、机器学习领域提供基础训练数据，用于构建和评估分类模型。
决策支持：支持在灾难应对和风险评估中，理解不同人群的生存风险，辅助决策制定。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征对生存率的影响，构建预测模型，并进行模型性能评估。
