泰坦尼克号生存预测训练测试数据集
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,数据清洗,特征工程,逻辑回归,可视化
数据概述：
本数据集来源于Kaggle上的著名泰坦尼克号数据集，收录了泰坦尼克号乘客的详细信息，包括乘客的 demographics（人口统计学特征）、船票等级和生存结果等关键要素，为研究泰坦尼克号事件提供了全面的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于生存预测分析、机器学习模型训练、特征工程研究等多种场景。研究人员可利用此数据进行数据清洗和预处理，揭示数据分布和变量间的关联；投资机构可借助数据识别影响生存的关键因素；教育机构可基于数据进行机器学习教育，帮助学习者理解数据科学和机器学习的基本原理和应用。
举例：
本数据集中包含乘客的年龄、性别、船票等级等信息，通过数据清洗和预处理，处理了缺失值并确保数据一致性。在特征工程过程中，对分类变量进行了适当编码，以提高模型兼容性。通过探索性数据分析（EDA），发现了一些与生存相关的见解，例如性别、Pclass（船票等级）等因素对生存的影响。采用了一系列可视化工具，如直方图、箱线图和交互式图，展示数据趋势和关系。使用逻辑回归模型进行生存预测，评估了模型的预测性能，并揭示了影响泰坦尼克号乘客生存的关键因素。
