星际旅行乘客生存预测数据集SpaceTravelersSurvivalPrediction-kimhyeounggu
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 乘客生存, 数据挖掘, 预测模型, 宇宙旅行, 数据分析, 二元分类, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的星际旅行乘客数据，记录了在星际飞船上乘客的个人信息和生存状态，旨在预测乘客是否被运送到其他星球。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为单次星际旅行的数据快照。
地理范围：数据模拟了跨越多个星球的星际旅行情景，涵盖了不同星球的乘客。
数据维度：数据集包含14个特征，包括乘客ID、居住星球、是否进入休眠、客舱信息、目的地、年龄、是否为VIP、客舱服务、餐饮消费、购物消费、水疗消费、VR娱乐消费、姓名以及是否被运送（Transported，即目标变量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于Kaggle竞赛，经过脱敏处理。
该数据集适合用于研究星际旅行中的乘客生存预测问题，以及探索不同因素对生存率的影响。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如生存分析、特征重要性分析等。
行业应用：可用于模拟星际旅行环境下的乘客风险评估，为未来太空旅行提供参考。
决策支持：支持在太空旅行中制定乘客安全策略，例如优化客舱服务、健康管理等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
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，优化决策，提升太空旅行的安全性。
