泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-luxcph
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, 灾难事件, 历史数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的详细信息，用于预测乘客的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了泰坦尼克号沉船事件发生时的情况，可视为静态历史数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国籍和登船地点。
数据维度：数据集包括乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、票价、船舱号等），以及是否幸存的标签（0代表未幸存，1代表幸存）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、submission.csv（提交文件）和Titanic_sub.csv、svm_titanic.csv（可能为中间处理或模型预测结果文件），方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle等公开数据集，原始数据可能来自于泰坦尼克号乘客名单及相关历史资料，已进行结构化处理。
该数据集适合用于生存预测、数据分析、机器学习模型训练与评估等任务。
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、以及机器学习算法在生存预测问题上的应用研究。
行业应用：可用于保险行业风险评估、灾难事件应急管理、以及乘客安全分析等领域。
决策支持：支持在类似灾难场景下，对人员疏散、救援策略进行优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及统计学课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
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，以及评估不同机器学习模型在生存预测任务上的表现，从而实现对历史事件的深入理解和对未来风险的预判。
