星际飞船乘客生存预测数据集SpaceShipPassengersSurvivalPrediction-krishnar34
数据来源：互联网公开数据
标签：星际旅行, 生存预测, 机器学习, 数据分析, 乘客信息, 宇宙探索, 分类任务, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的模拟星际飞船乘客数据，记录了乘客在星际旅行中的个人信息及其最终的生存状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为模拟的静态数据集。
地理范围：数据集模拟了星际旅行的情境，乘客来自不同的星球，目的地也各不相同。
数据维度：数据集包括PassengerId（乘客ID），HomePlanet（居住星球），CryoSleep（是否冷冻睡眠），Cabin（客舱），Destination（目的地），Age（年龄），VIP（是否为VIP），RoomService（客舱服务费用），FoodCourt（餐饮费用），ShoppingMall（购物费用），Spa（温泉费用），VRDeck（虚拟现实甲板费用），Transported（是否被运送/生存）等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Spacecsv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集。数据集已进行结构化处理，方便直接进行分析。
该数据集适合用于生存预测、乘客行为分析和特征工程等机器学习任务。
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：适用于宇宙探索、生存分析、机器学习算法研究等领域，可以用于探索不同因素对乘客生存率的影响。
行业应用：可用于模拟星际旅行情境下的乘客管理、资源分配和风险评估，例如预测乘客在旅行中的消费行为，优化飞船资源分配。
决策支持：支持星际旅行领域的决策制定，如优化乘客服务、改进飞船设计，提升乘客的生存几率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解分类问题，掌握数据预处理、特征选择和模型评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响星际飞船乘客生存的关键因素，预测乘客的生存概率，并为未来的星际旅行提供数据支持。
