泰坦尼克号乘客生存预测提交结果数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionSubmission-shaikhaamirzakir
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, 预测结果, 数据分析, 灾难事件, 模型评估, 数据集
数据概述：
该数据集包含基于泰坦尼克号乘客数据预测的生存结果，用于提交给Kaggle等数据科学竞赛平台。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但与泰坦尼克号沉船事件相关，可推断为1912年。
地理范围：数据与泰坦尼克号航行区域相关，主要涉及大西洋海域。
数据维度：数据集仅包含一个字段“Survived”，表示乘客的生存情况，其中1代表生存，0代表死亡。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于提交和结果评估。
来源信息：数据集通常由参与预测模型构建的个人或团队生成，基于公开的泰坦尼克号乘客数据集进行预测。
该数据集适合用于评估预测模型的性能，并用于比较不同模型的预测结果。
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：用于评估和比较不同机器学习模型在生存预测任务中的表现，并分析模型预测结果的差异。
行业应用：为保险行业提供数据参考，用于风险评估和灾难应对策略的制定。
决策支持：支持灾难事件中的人员搜救和资源分配决策，提高生存率。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解模型评估和结果提交流程。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性，并深入分析影响乘客生存的关键因素。
