泰坦尼克号机器学习特征数据集TitanicMachineLearningFeatureDataset-diananggaraini
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，数据集，特征工程，泰坦尼克号，生存预测，分类模型，历史事件，数据分析
数据概述：该数据集来自泰坦尼克号沉没事件的数据，记录了乘客的相关信息，适用于生存预测和机器学习分类模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的全部乘客，具体涉及泰坦尼克号的出发地和沉没地点。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，舱位，登船港口，是否携带亲属，票价，船舱编号，登船口，救生艇编号，生存状态等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的历史记录和竞赛数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，分类模型训练，数据特征工程等领域的研究和应用，特别是在生存预测，分类模型评估等方面具有重要价值。
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：适用于机器学习分类模型训练，特征工程研究，如生存预测模型的构建与验证。
行业应用：可以为相关研究机构提供数据支持，特别是在历史事件分析，数据建模等方面。
决策支持：支持机器学习模型的构建和优化，帮助研究人员和机构评估分类模型的性能。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类模型，特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存状况的影响因素，帮助用户实现生存预测，特征选择和模型优化等目标，促进机器学习和数据科学领域的技术进步。
