星际旅行乘客生存预测数据集SpaceTravelPassengerSurvivalPrediction-ibrahim2023
数据来源：互联网公开数据
标签：星际旅行, 乘客生存, 机器学习, 数据预测, 宇宙探索, 乘客信息, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自模拟星际旅行的数据，记录了乘客在旅程中的相关信息以及是否成功抵达目的地的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为模拟的单次或多次星际旅行数据。
地理范围：数据模拟了跨越星际的旅行，不限定具体地球区域。
数据维度：数据集包含多个字段，包括乘客ID（PassengerId）、乘客居住星球（HomePlanet）、是否处于休眠状态（CryoSleep）、客舱信息（Cabin）、目的地星球（Destination）、年龄（Age）、是否为VIP（VIP）、各项消费金额（RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck）以及是否成功抵达（Transported）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源：该数据集模拟了星际旅行场景，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于乘客生存预测、影响因素分析等研究。
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：适用于探索星际旅行中影响乘客生存的关键因素，以及开发预测模型。
行业应用：可以应用于未来星际旅行的风险评估、乘客服务优化等方面。
决策支持：支持未来星际旅行规划和安全策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生理解数据建模流程。
此数据集特别适合用于探索影响星际旅行乘客生存的因素，从而为未来的太空旅行提供参考和支持。
