星际旅行乘客生存预测数据集SpaceTravelPassengersSurvivalPrediction-yangwink
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 乘客生存, 数据预测, 宇宙旅行, 数据分析, 乘客特征, 空间站, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的宇宙飞船乘客信息，记录了乘客在星际旅行中的相关属性以及是否成功到达目的地。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为单次星际旅行的乘客记录。
地理范围：数据模拟了在不同星球间旅行的乘客信息，涉及不同星球和目的地。
数据维度：包括乘客的个人信息、消费记录、客舱信息等，以及一个关键的“Transported”字段，表示乘客是否成功到达目的地。主要字段包括：PassengerId（乘客ID）、HomePlanet（居住星球）、CryoSleep（是否进入休眠）、Cabin（客舱）、Destination（目的地）、Age（年龄）、VIP（是否为贵宾）、RoomService（客舱服务花费）、FoodCourt（餐饮花费）、ShoppingMall（购物花费）、Spa（水疗花费）、VRDeck（虚拟现实花费）、Name（姓名）、Transported（是否被传送）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已经过脱敏处理。该数据集适合用于探索乘客特征与生存之间的关系，以及进行生存预测建模。
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：适用于探索性数据分析、机器学习模型构建和特征工程，例如研究不同特征对乘客生存的影响。
行业应用：可用于模拟星际旅行环境下的乘客行为分析，优化旅行体验，提升生存几率。
决策支持：支持未来星际旅行的风险评估、资源分配和个性化服务。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解分类问题和特征选择。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测乘客在星际旅行中的生存概率，帮助用户理解影响生存的关键因素。
