泰坦尼克号幸存者预测：Kaggle挑战中的机器学习模型构建

简介：
本项目通过分析泰坦尼克号乘客数据，在Kaggle平台上构建预测生存率的机器学习模型，旨在探究不同特征对生存几率的影响。 泰坦尼克号：从灾难中学习机器 问题陈述： 竞赛的目标是利用机器学习技术创建一个模型来预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。 问题描述： 比赛提供了两个数据集，其中一个包含乘客的详细信息（如姓名、年龄、性别和社会经济舱等级），另一个则用于测试模型。具体而言，“train.csv”文件包含了891名乘客的数据，并且揭示了他们是否在灾难中存活下来。“test.csv”文件同样包括类似的信息，但不提供每位乘客的实际生存状况，需要通过构建的机器学习模型来预测。 解决方案： 附带的Jupyter笔记本记录了解决方案的过程，其中包括执行探索性数据分析、处理缺失值、数据整理以及调整模型参数等步骤。这些操作共同构成了用于预测泰坦尼克号幸存者的最终模型的基础。