泰坦尼克号生存预测模型提交结果数据集TitanicSurvivalPredictionModelSubmissionResults-oleksandr94
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, 模型评估, 数据分析, 预测结果, 决策树, 随机森林
数据概述：
该数据集包含基于泰坦尼克号数据集构建的多个生存预测模型提交结果，用于评估不同机器学习模型的预测性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型评估结果。
地理范围：数据基于泰坦尼克号乘客数据，涵盖了该次航行中的乘客信息。
数据维度：每个CSV文件包含“PassengerId”（乘客ID）和“Survived”（预测的生存结果，0代表未生存，1代表生存）两个字段。数据集包含了多个模型（如决策树、逻辑回归、多层感知器、随机森林）的预测结果，便于对比分析。
数据格式：CSV格式，包含 submission_dec_tree.csv、submission_logreg.csv、submission_mlp.csv、submission_mlp_optim.csv、submission_rand_forest.csv 等文件，以及模型可视化文件 tree.dot 和 tree.png。数据已进行模型预测，可以直接用于评估。
数据来源于泰坦尼克号数据集，已进行模型预测和结果输出。
该数据集适合用于模型评估、对比分析和机器学习方法研究。
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：适用于机器学习模型评估、比较和优化，例如不同算法在生存预测任务上的性能对比。
行业应用：为数据科学和机器学习从业者提供模型评估的实践案例，用于理解和改进模型性能。
决策支持：可以用于辅助决策，例如选择最适合的生存预测模型，并用于风险评估。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解模型评估、特征重要性分析等概念。
此数据集特别适合用于对比不同机器学习算法的预测效果，并深入理解不同模型在特定问题上的优缺点，帮助用户进行模型优化和选择。
