泰坦尼克号生存预测机器学习数据集TitanicSurvivalPredictionMachineLearningDataset-subho117
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，预测建模，历史事件，乘客信息
数据概述： 该数据集源自泰坦尼克号灾难的历史记录，记录了乘客的相关信息及其生存情况，适用于生存预测，机器学习模型训练等任务。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乘客，涉及多个国家和地区。
数据维度：数据集包括乘客的基本信息（如姓名，性别，年龄，社会经济地位），旅行信息（如船票编号，客舱编号，登船港口）以及生存状态。这些信息有助于分析影响生存的关键因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号灾难的历史记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于历史事件分析，机器学习模型训练，生存预测等领域的应用，尤其在分类算法，特征选择等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于历史事件分析，生存预测研究，如分析不同类型乘客的生存概率，关键生存因素等。
行业应用：可以为旅游，保险等行业提供数据支持，特别是在预测风险管理和旅客行为分析方面。
决策支持：支持生存预测模型的构建和优化，帮助相关领域制定更好的风险管理策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及统计分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类算法，特征选择等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号灾难中影响生存的关键因素与规律，帮助用户实现准确的生存预测，优化风险管理策略，提高分析能力和预测精度。
