泰坦尼克号生存预测数据集TitanicSurvivalPredictionDataset-petrslamnk
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，分类分析，数据科学，预测模型，历史数据
数据概述：该数据集包含泰坦尼克号乘客的训练和测试数据，以及基于这些数据的生存预测结果。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：数据集包括乘客的个人信息（如年龄，性别，登船港口），社会经济状态，家庭成员数量，票务信息等。测试数据中还包括预测的生存结果，准确率为77%。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的泰坦尼克号乘客数据集，已进行标准化和清洗，并基于训练数据进行了生存预测。
该数据集适合用于机器学习，分类分析和数据科学等领域的研究和应用，特别是在生存预测模型的构建和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：适用于生存预测，机器学习模型评估等研究，如乘客特征与生存率之间的关系分析。
行业应用：可以为相关行业提供数据支持，特别是在风险管理，预测建模等方面。
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预测策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分类分析，预测建模等技术。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客生存预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的生存预测，提高模型评估能力。
