泰坦尼克号乘客性别预测数据集TitanicPassengerGenderPrediction-nsnoman
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 乘客信息, 性别预测, 生存分析, 数据挖掘, 机器学习, 历史事件, 灾难
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的性别。主要特征如下：
时间跨度：数据集基于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID (PassengerId)、社会阶级 (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)、船舱号 (Cabin) 和登船港口 (Embarked) 等信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和gender_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，基于真实的历史事件记录。
该数据集适合用于探索乘客特征与性别的关系，以及进行性别预测建模。
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、社会学研究和生存分析，研究乘客特征与性别之间的关联。
行业应用：为数据科学和机器学习提供实践案例，例如性别预测、生存预测等。
决策支持：可以用于模拟灾难发生时的人员疏散策略分析。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于探索不同乘客特征对性别的影响，并构建预测模型，提升预测准确性。
