2021年11月Kaggle泰坦尼克号竞赛交叉验证数据集TPSNov2021CrossValidationData-venkatkumar001
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，竞赛，交叉验证，数据集，生存预测，机器学习，数据分析，统计学
数据概述：
该数据集包含Kaggle平台2021年11月泰坦尼克号竞赛的交叉验证数据集，用于训练和评估机器学习模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客的信息，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集包括乘客的生存情况（目标变量）、乘客ID、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹/配偶数量、父母/子女数量、船票价格、船票编号、船舱号、登船港口等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的竞赛，用于训练和评估参赛者的预测模型。数据已进行预处理，包括缺失值处理和特征工程。
该数据集适合用于生存预测、数据分析和机器学习等领域，特别是在模型训练、交叉验证和特征重要性分析等方面具有重要价值。
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：适用于生存预测、数据分析、机器学习算法研究等，如探索影响乘客生存的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：可以为保险、风险评估等行业提供数据支持，特别是在风险预测和客户分析方面。
决策支持：支持风险评估、客户细分和个性化服务等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析流程、模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素，帮助用户实现生存预测，理解数据分析流程和评估方法，为数据科学研究和实践提供支持。
