泰坦尼克号灾难机器学习数据集TitanicMachineLearningfromDisasterDataset-gabrielbocchino
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据集，灾难分析，生存预测，数据科学，历史事件，统计分析，分类算法
数据概述： 该数据集来自Kaggle网站，记录了泰坦尼克号灾难中的乘客信息，适用于生存预测，分类算法等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号沉没的海域。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，年龄，性别，船舱等级，登船港口，是否与亲属同行，票价，船票编号，救生艇编号，生存状态等变量。
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灾难的历史记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于历史事件分析，机器学习模型训练，分类算法研究等领域的应用，尤其在生存预测，数据清洗和特征工程等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于泰坦尼克号灾难中的生存模式分析，乘客特征研究等，如生存率与社会经济地位的关系，性别对生存的影响等。
行业应用：可以为数据科学和机器学习领域的教育和科研提供数据支持，特别是在分类算法的应用与优化方面。
决策支持：支持历史事件的数据分析和模型训练，帮助相关领域开发更好的预测和分析工具。
教育和培训：作为数据科学，统计分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类算法，数据清洗和特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号灾难中的生存和死亡模式，帮助用户实现生存预测模型的开发与优化，提高数据分析和机器学习技能。
