星际旅行乘客生存预测数据集SpaceTravelersSurvivalPrediction-jankabziski
数据来源：互联网公开数据
标签：生存预测, 机器学习, 数据分析, 空间旅行, 乘客信息, 分类任务, 探索性数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的星际旅行乘客信息，记录了乘客在星际旅行中的各项属性，并用于预测他们的生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为一个静态的、用于训练和测试的模型数据集。
地理范围：数据模拟了跨越多个行星和星系之间的星际旅行场景。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：PassengerId（乘客ID），HomePlanet（居住星球），CryoSleep（是否进入休眠舱），Cabin（客舱），Destination（目的地），Age（年龄），VIP（是否为VIP），RoomService（客舱服务花费），FoodCourt（餐饮消费），ShoppingMall（购物消费），Spa（水疗消费），VRDeck（虚拟现实娱乐消费）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集、测试集、提交样例以及结果文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，旨在通过机器学习模型预测乘客在星际旅行中的生存概率。该数据集已进行预处理，方便直接用于建模。
该数据集适合用于生存预测、用户行为分析和风险评估等研究，并可应用于数据挖掘、机器学习等技术。
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：适用于生存分析、用户行为分析、机器学习模型构建等领域的学术研究，例如探索不同因素对乘客生存率的影响。
行业应用：可以为航天、旅游和娱乐行业提供数据支持，特别是在乘客服务优化、风险管理和个性化推荐方面。
决策支持：支持航天公司在规划星际旅行时，进行风险评估和资源分配，优化乘客体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和人工智能课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据预处理、特征工程、模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索不同乘客属性与生存之间的关系，通过构建预测模型，帮助用户理解和预测星际旅行中的生存概率，从而优化决策和提升预测精度。
