泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-sachincalicut
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, 灾难事件, 数据集, 分类任务, 历史数据
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的泰坦尼克号乘客数据，记录了乘客的个人信息及其最终的生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据基于1912年泰坦尼克号沉船事件，为历史数据。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，涉及不同国家和地区。
数据维度：主要包括乘客ID（PassengerId）和生存状态（Survived，0代表未生存，1代表生存）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为catboost_submission.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，是用于预测乘客生存的测试集或提交文件。该数据集已进行结构化处理，方便直接用于模型评估。
该数据集适合用于生存预测模型构建、数据分析和机器学习实践。
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、灾难事件研究，以及社会学相关的生存模式研究。
行业应用：为保险行业提供风险评估模型的数据支持，也可用于灾难应对策略的制定。
决策支持：支持数据分析师和机器学习工程师进行模型构建、调优和评估，为未来的生存预测提供参考。
教育和培训：作为机器学习入门课程的实训案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建方法。
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，帮助用户构建预测模型，并提升对历史事件的理解。
