泰坦尼克号乘客生存预测数据集TPS-DICFolds-TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-cristianminas
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，数据集，机器学习，数据分析，灾难事件，生存分析，预测模型
数据概述： 该数据集包含来自Kaggle泰坦尼克号乘客生存预测竞赛的数据，记录了泰坦尼克号乘客的详细信息以及他们的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号乘客，包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名、性别、年龄、船票价格、船舱等级、登船港口、家庭成员数量等信息，以及乘客是否幸存的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle泰坦尼克号乘客生存预测竞赛，并已进行数据分割，包含交叉验证的折叠数据。
该数据集适合用于机器学习、数据分析和生存分析等领域，特别是在预测模型构建、特征工程和模型评估方面具有重要价值。
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：适用于生存分析、数据挖掘和机器学习模型的研究，如探索影响生存的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：可以为保险行业、灾难救援等领域提供数据支持，特别是在风险评估和生存概率预测方面。
决策支持：支持对灾难事件中生存概率的预测和分析，帮助制定相关的应对策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析、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，帮助用户构建预测模型，并评估不同模型的性能，为灾难事件分析和生存预测提供数据支持。
