泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-udaysharma007
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, 数据集, 灾难事件, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的数据，记录了乘客的个人信息和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年4月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上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度：数据集包括乘客的乘客ID、生存状态（0代表未生存，1代表生存）、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、船舱号和登船港口等。
数据格式：提供CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、gender_submission.csv（提交格式示例）和titanic.csv（用于提供生存状态的中间文件）四个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，是公开的、经过整理的、用于机器学习的经典数据集。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程和模型训练等任务。
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：适用于灾难事件、社会学、历史学等领域的研究，如探讨不同乘客特征与生存率的关系。
行业应用：为数据科学、机器学习领域的从业者提供数据支持，尤其适用于构建分类模型、进行特征重要性分析和预测建模。
决策支持：支持在灾难预警、风险评估等领域进行数据驱动的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，帮助用户建立预测模型，从而提升对生存概率的理解和预测能力。
