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Titanic数据集（Titanic.csv）

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简介：
《Titanic数据集》包含了泰坦尼克号乘客的信息，包括年龄、性别、舱位等级等字段，常用于数据分析与机器学习模型训练。 Titanic数据集主要包括两部分：训练集（train.csv）和测试集（test.csv）。训练集中包含乘客的基本信息及他们在事故中的存活情况；而测试集中只有乘客的基本信息，不包括他们的存活状态。我们的目标是通过分析训练集中乘客的信息及其生存状况来找出潜在的规律，并据此预测测试集中乘客的命运是否为遇难。

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  • Titanic数据集（titanic.csv）
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    Titanic数据集包含了泰坦尼克号乘客的信息，包括生存状态、性别、年龄、登船地点等，用于分析乘客幸存的因素。 泰坦尼克号2201人员的CSV数据集包括以下主要特征：PassengerId（乘客ID）、Pclass（舱位等级）、Name（姓名）、Sex（性别）、Age（年龄）、SibSp（同行兄弟姐妹或配偶的数量）、Parch（同行父母或子女的数量）、Ticket（船票编号）、Fare（票价）、Cabin（客舱号）和Embarked（登船港口）。
     
  • Titanic数据集（Titanic.csv）
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    《Titanic数据集》包含了泰坦尼克号乘客的信息，包括年龄、性别、舱位等级等字段，常用于数据分析与机器学习模型训练。 Titanic数据集主要包括两部分：训练集（train.csv）和测试集（test.csv）。训练集中包含乘客的基本信息及他们在事故中的存活情况；而测试集中只有乘客的基本信息，不包括他们的存活状态。我们的目标是通过分析训练集中乘客的信息及其生存状况来找出潜在的规律，并据此预测测试集中乘客的命运是否为遇难。
     
  • Titanic 数据集（CSV格式）
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    Titanic数据集包含了乘客信息，如姓名、年龄、性别、登船地点等，用于分析生还率等因素。以CSV格式提供，便于数据分析与机器学习应用。 数据分析常用的一个实例是经典的泰坦尼克数据集。为了更方便快捷地了解数据的全貌，我强烈推荐使用Python库pandas_profiling。只需一行代码即可生成数据EDA报告。该库基于pandas的DataFrame数据类型，能够简单快速地进行探索性数据分析。
     
  • 泰坦尼克号数据集(Titanic数据集)
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    Titanic数据集包含乘客信息，如姓名、年龄、性别及舱位等级等，用于分析该海上悲剧中幸存者的特征和影响因素。 泰坦尼克数据集已经完善了Fare字段的缺失值，但保留了Age和Cabin字段中的缺失值。
     
  • 泰坦尼克号乘客数据集(titanic.csv)
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    泰坦尼克号乘客数据集包含了泰坦尼克号悲剧事件中乘客的相关信息，如生存状态、性别、年龄、船票舱等级等细节，用于数据分析和机器学习模型训练。 泰坦尼克号人员数据集包含了乘客的相关信息，用于分析与预测生存率的研究。这些数据通常包括但不限于乘客的姓名、年龄、性别、船票等级以及他们在船上的具体位置等细节。这样的资料常被用来进行机器学习项目中的分类问题实践。 此数据集在学术研究和教学中非常流行，并且经常出现在各种数据分析竞赛中，作为挑战参与者预测技能的一个工具。通过分析这些信息，可以更好地理解哪些因素可能影响了乘客的生存几率，在泰坦尼克号悲剧事件中的存活情况与多种变量有关联。
     
  • 泰坦尼克号数据集（Titanic）
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    《泰坦尼克号数据集》包含了泰坦尼克号乘客的信息，包括年龄、性别、舱位等级等，用于分析生还率及机器学习模型训练。 泰坦尼克号数据集是机器学习中的一个基本数据集。训练集用于构建机器学习模型，在这个过程中我们为每位乘客提供结果。您的模型将基于“特征”，例如乘客的性别和阶级来建立。也可以通过特征工程创建新的特征以提高预测效果。测试集则用来评估模型在未知数据上的表现情况。
     
  • 泰坦尼克号数据集 Titanic
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    《泰坦尼克号数据集》提供了1912年泰坦尼克号邮轮乘客的数据记录，包括年龄、性别、票务等级等信息，常用于数据分析与机器学习模型训练。 训练数据集包含11个特征：Survived（存活状态），0表示死亡，1表示生存；Pclass（乘客所持票类）有三种值(1,2,3)；Name（乘客姓名）；Sex（乘客性别）；Age（乘客年龄，部分缺失）；SibSp（兄弟姐妹或配偶的数量，整数值）；Parch（父母或孩子数量，整数值）；Ticket（票号，字符串形式）；Fare（票价金额，范围为0至500的浮点数）；Cabin（船舱编号，部分缺失信息）和Embark（登船港口：S、C、Q），其中也有数据丢失。
     
  • 泰坦尼克号数据集 Titanic
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    《泰坦尼克号数据集》记录了1912年泰坦尼克号首航灾难中乘客的信息，包括年龄、性别、票务等级等，用于分析生存率的影响因素。 《泰坦尼克号数据集详解与分析》 泰坦尼克号数据集作为一个经典的数据科学学习案例，常被用于教学和研究。该数据集记录了1912年“泰坦尼克”号沉船事件中乘客的一些关键信息，并分为训练集（train）和测试集（test）两部分，其中训练集包含713条记录，测试集则有180条记录。这两个文件通常用于构建预测模型来判断乘客在灾难中的生存概率。 ### 数据集结构 - 训练集(train.csv) 和 测试集(test.csv) 都是CSV格式的文件，便于处理和分析。 - 每一条记录代表一个乘客，并包含一系列特征变量，如年龄、性别、票价等。 ### 特征变量 - `PassengerId`：乘客唯一标识符，在生存预测中没有直接影响。 - `Pclass`：表示乘客所在的舱位等级（1为头等舱，2为二等舱，3为三等舱），反映了社会经济地位，并可能影响其生存率。 - `Name`：虽然看似无关紧要，但可以通过名字推测性别和社会地位。 - `Sex`：乘客的性别，在历史上女性优先原则在灾难中被广泛执行，因此可能与生存率有关。 - `Age`：乘客年龄。小孩和老人可能因得到优先救援而在灾难中有更高的存活概率。 - `SibSp`：表示同行兄弟姐妹或配偶的数量，这可能影响到乘客是否能获得及时的救助行为。 - `Parch`：父母或者孩子的数量，与 SibSp 一起反映家庭规模大小。 - `Ticket`：票号信息。虽然包含舱位相关的信息但通常不直接用于建模中。 - `Fare`：票价反映了乘客的经济能力，并且和 Pclass 相关联。 - `Cabin`：部分数据缺失，提供了关于舱位位置的重要信息。 - `Embarked`：登船港口。可能影响了乘客的社会背景及逃生机会。 ### 目标变量 训练集中包含目标变量“Survived”，表示乘客是否存活（0 代表未存活，1 表示幸存）。测试集中的目标值未知，需要通过模型预测得出。 ### 数据分析 - 描述性统计：计算各特征的平均值、中位数和标准差等统计数据以理解数据的基本分布。 - 缺失值处理：例如 `Age` 和 `Cabin` 特征存在缺失情况，则需选择合适的策略进行填充，如使用均值或中位数填补或者通过其他变量推断。 - 类别编码：将非数值型特征（如性别、登船港口）转换为机器学习模型可以处理的格式，常用方法是独热编码。 ### 建模与评估 - 选择适合的数据建模工具和算法，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。 - 将训练集进一步划分为训练子集和验证集来避免过拟合，并优化模型参数。 - 使用交叉验证（如k折交叉验证）提高预测结果的稳定性。 ### 结果提交 将测试数据通过建立好的模型进行生存概率预测，然后整理成CSV格式并按照要求提交至相应的竞赛平台或数据分析项目中。 泰坦尼克号的数据集不仅记录了历史事件中的乘客信息，还提供了一个关于生存率多维度分析问题的学习机会。它涵盖了统计学、机器学习和特征工程等多个领域的知识，是学习数据科学的优秀实践案例。通过深入研究可以了解哪些因素对生存几率影响最大，并且能够体会到其中蕴含的数据背后的人性考量与决策困境。
     
  • 泰坦尼克号数据集 - Titanic Dataset
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    泰坦尼克号数据集包含了1912年泰坦尼克号邮轮乘客的信息，包括年龄、性别、票级等属性，用于研究生还率和机器学习模型训练。 泰坦尼克号的测试文件和提交性别报告，并把它们放在一起整合为一个CSV文件。这将有助于您可视化数据，了解谁在事故中幸存或遇难。至少可以达到70%的准确性，但目标是使准确率达到100%，感谢泰坦尼克号初学者竞赛提供的数据。
     
  • kaggle泰坦尼克号数据titanic
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    简介：Kaggle泰坦尼克号数据集（Titanic）挑战赛旨在通过分析乘客信息预测其生存情况，是初学者学习数据分析与机器学习的经典案例。 平台下载的原始数据包括三个文件：train.csv、test.csv 和 gender_submission.csv。原本打算以0积分分享给大家，但最低需要1分才能进行分享。