泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPrediction-shahabzebqazi
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客信息, 机器学习, 数据分析, 灾难事件, 分类任务, 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，以及他们是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于1912年4月15日发生的泰坦尼克号沉船事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要为西方国家。
数据维度：数据集包括乘客的ID、是否幸存、乘客等级、姓名、性别、年龄、兄弟姐妹配偶数量、父母子女数量、船票信息、票价、客舱号、登船港口等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件模板），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据最初来源于Kaggle平台，并经过整理和清洗，方便进行数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于生存预测、数据可视化、特征工程等领域。
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，以及探讨不同因素对生存概率的影响等。
行业应用：可以用于构建预测模型，例如预测乘客的生存概率，为灾难应对提供参考。
决策支持：可以用于分析不同乘客群体的生存率，辅助决策者了解不同群体的风险。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程，掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响乘客生存的关键因素，构建预测模型，并进行模型效果评估，从而提升预测的准确性。
