泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-adegladius
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 历史事件, 数据集, 灾难
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，旨在用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客信息。
数据维度：包括乘客ID、生存情况（0代表未生存，1代表生存）、乘客等级、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、船票价格、客舱号以及登船港口等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含训练集(train_titanic_tbcsv)、测试集(test_titanic_tbcsv)和提交样例(sample_submission_tbcsv)三个文件，方便模型训练和结果提交。
来源信息：数据来源于历史记录和公开数据集，经过整理和清洗，可用于模型训练和分析。
该数据集适合用于生存预测、数据探索、特征工程等方面的机器学习任务。
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、灾难生存预测等领域的学术研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难预警系统优化、以及乘客安全策略制定。
决策支持：支持航空公司、邮轮公司等在乘客安全管理方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生理解数据处理流程和模型构建。
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，帮助用户建立预测模型，优化生存预测的准确性。
