泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-santoshadhikari
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 泰坦尼克号, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 数据预处理, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，并提供了乘客是否幸存的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上乘客的信息，涉及范围为大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船舱等级等）、家庭信息（如兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量）、船票信息（如票号、票价）以及是否幸存的标签。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交格式示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于机器学习竞赛的经典数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于生存预测、数据探索性分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于灾难事件中的生存概率分析、社会学研究，以及探索不同因素对生存的影响。
行业应用：可以为保险行业、风险评估领域提供数据支持，例如评估不同人群的风险系数。
决策支持：支持在灾难应急响应中，基于乘客特征进行生存概率预估，优化救援资源分配。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练与评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并评估不同模型在预测准确性方面的表现，从而帮助用户理解灾难事件中的生存规律。
