泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-elisaleclercb

泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-elisaleclercb

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, 分类模型, 历史事件, 数据集

数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人属性及其在海难中的生存情况，主要用于构建预测模型。主要特征如下： 时间跨度：数据记录时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。 地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。 数据维度：数据集包括乘客的个人信息和生存状态，如乘客ID、生存与否（仅在训练集中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号和登船港口等。 数据格式：提供两个CSV格式的文件，分别为“train (1).csv”（训练集）和“test (2).csv”（测试集），方便数据处理和模型训练。 来源信息：数据来源于公开的历史记录，经过整理和清洗，用于机器学习和数据分析。 该数据集适合用于生存预测、数据探索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：适用于历史事件、社会学、数据挖掘等领域的学术研究，例如生存概率分析、影响生存因素的探索等。 行业应用：可以为数据科学和机器学习领域提供教学和实践案例，例如构建分类模型、预测乘客生存概率等。 决策支持：支持在特定情境下对人群生存概率的预估和风险评估。 教育和培训：作为数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。 此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存概率之间的关系，构建预测模型，帮助用户理解影响生存的关键因素。