泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-insaneee
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 机器学习, 数据分析, 二元分类, 历史事件, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了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：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件发生前后。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客信息，主要为欧洲及北美地区乘客。
数据维度：数据集包括乘客ID、是否幸存（仅在train.csv中）、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票号码、票价、客舱号、登船港口等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集，包含是否幸存标签）和test.csv（测试集，不包含是否幸存标签）两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过整理和清洗，适用于机器学习模型训练和测试。
该数据集适合用于探索影响乘客生存的因素，以及构建预测模型。
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：适用于探讨影响生存的关键因素，如性别、年龄、社会阶层等，以及相关的学术研究。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供案例，用于模型训练、算法优化和预测分析。
决策支持：支持对历史事件的深入分析，为类似灾难事件的预防和应急管理提供参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于预测乘客的生存概率，探索不同因素对生存结果的影响，并构建预测模型以提升预测准确性。
