泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-whoruhaha
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, 分类模型, 数据集, 预测, 历史事件
数据概述：
该数据集包含泰坦尼克号乘客的相关信息，以及基于不同机器学习模型预测的生存结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但基于泰坦尼克号沉没事件，可推定为1912年。
地理范围：数据涵盖泰坦尼克号乘客，主要涉及大西洋区域。
数据维度：数据集包含乘客的个人信息（如姓名、性别、年龄、船票信息、舱位等级、登船港口等），生存状态（已生存/未生存），以及来自不同机器学习模型的生存预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括titanic_train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、以及不同模型（逻辑回归、支持向量机、决策树）的预测结果文件。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是公开的泰坦尼克号乘客数据，并经过了预处理。该数据集提供了原始数据和模型预测结果，便于对比分析和模型构建。
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、生存预测、数据科学与机器学习教学等领域的研究。例如，分析不同特征对生存概率的影响，对比不同模型的预测效果。
行业应用：可用于构建乘客生存预测模型，进行风险评估和决策支持，例如在保险行业中预测风险。
决策支持：支持对历史事件的深入理解，例如分析不同社会阶层在灾难中的生存差异。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解数据预处理、特征工程、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，以及不同机器学习模型的性能比较，帮助用户提升数据分析和建模能力。
