Titanic 泰坦尼克数据集
简介
本仓库提供了著名的泰坦尼克号灾难数据集，这是数据分析、机器学习以及统计学领域常用的入门级数据集之一。该数据集源自1912年的真实事件——泰坦尼克号沉船事故，它记录了乘客的生存情况，是研究乘客生存率的理想数据来源。
数据详情
- 训练集(train): 包含713条记录，用于构建和训练模型。
- 测试集(test): 包含180条记录，用于评估模型性能。
数据结构
数据集中的每一条记录代表一位乘客，包含以下几项关键信息：
PassengerId: 乘客的唯一标识符。Survived: 生存状态（0 = 没有生存，1 = 生存）。Pclass: 船票等级（1 = 高等舱位，2 = 中等舱位，3 = 低等舱位）。Name: 乘客姓名。Sex: 性别。Age: 年龄。Siblings/Spouses Aboard: 同行的兄弟姐妹或配偶数量。Parents/Children Aboard: 同行的父母或孩子数量。Fare: 乘客支付的船票费用。
使用目的
此数据集常被用来进行预测分析，挑战在于根据给定的信息预测乘客是否生还。这对于初学者而言是一个很好的实践项目，可以帮助理解数据处理、特征工程、建模和评估的基本概念。
开始使用
- 下载数据：从本仓库下载提供的数据文件。
- 探索数据：使用如Pandas这样的库加载数据，并进行初步的数据探索和清洗。
- 特征选择：识别有助于预测的特征。
- 建立模型：尝试不同的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等。
- 模型评估：使用测试集评估模型的准确性，优化参数以提高性能。
注意事项
在处理数据时，请尊重数据背后的历史背景，以及对个人隐私的保护。虽然这些数据公开且匿名化，但应始终以学术诚信和尊重来对待历史数据的分析。
加入数据分析之旅，用泰坦尼克数据集开始你的探险吧！