机器学习-泰坦尼克号数据集
欢迎使用泰坦尼克号生存预测数据集！
数据集简介
本数据集是机器学习和数据科学领域中非常经典的一个案例，来源于真实的泰坦尼克号沉船事件。它被广泛用于入门级的数据分析、数据预处理以及分类模型的构建教学。通过这个数据集，你可以学习如何处理缺失值、进行特征工程、选择合适的模型，并评估其性能。
数据详情
该数据集包含了泰坦尼克号上乘客的多项信息，包括但不限于：
- PassengerId：乘客的唯一标识。
- Survived：目标变量，1 表示生存，0 表示遇难。
- Pclass：乘客等级（1=头等舱，2=二等舱，3=三等舱）。
- Name：乘客姓名。
- Sex：性别。
- Age：年龄。
- Siblings/Spouses Aboard：兄弟姐妹/配偶在船上人数。
- Parents/Children Aboard：父母/子女在船上人数。
- Fare：支付的票价。
- Embarked：登船地点（C= Cherbourg, Q=Queenstown, S=Southampton）。
使用方法
- 数据探索：首先对数据进行概览，识别缺失值及异常点。
- 数据清洗：处理缺失值（如使用平均年龄填充年龄缺失项）。
- 特征工程：创建新的特征或转换现有特征以提高模型的预测能力。
- 模型选择：尝试逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等多种算法。
- 交叉验证：确保模型的泛化能力，避免过拟合。
- 性能评估：利用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型表现。
获取数据
直接从本仓库下载即可开始你的数据分析和机器学习之旅。适合初学者实践项目，也适合进阶者作为模型优化的练习。
注意事项
- 在处理敏感信息时（如性别、社会等级），请考虑数据伦理。
- 此数据集仅供学习和研究目的使用。
加入机器学习的探索之旅，从这艘著名的历史船只数据集开始，解开生存之谜，提升你的技能吧！
希望这份说明能帮助你有效地利用这个数据集进行学习和实践。祝你在数据科学的道路上越走越远！