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泰坦尼克号数据集

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简介:
泰坦尼克号数据集包含了乘客信息,如姓名、年龄、性别及登船地点等,用于分析生存率与各种因素之间的关系。 泰坦尼克数据集包含train.csv、test.csv和gendermodel.csv三个文件。

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    泰坦尼克号数据集包含了乘客信息,如姓名、年龄、性别及登船地点等,用于分析生存率与各种因素之间的关系。 泰坦尼克数据集包含train.csv、test.csv和gendermodel.csv三个文件。
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    简介:泰坦尼克号数据集包含乘客信息,用于分析生存率与性别、年龄、船票等级等因素之间的关系,是机器学习中经典的数据科学案例。 泰坦尼克号数据集包括训练集(train)和测试集(test),同时还包含性别标签(gender)。
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    泰坦尼克号的数据集包含乘客信息,用于分析生存率与性别、年龄、船舱等级等因素的关系,是数据科学入门的经典案例。 Kaggle平台上的泰坦尼克号数据集包含源代码及详细注释。
  • .zip
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    泰坦尼克号数据集.zip包含的是关于泰坦尼克号乘客信息的数据集合,包括乘客ID、姓名、票号、登船港口等详细信息。此数据集常用于机器学习中的分类算法练习和生存分析研究。 关于Kaggle的Titanic数据集,在这里提供了一个打包好的版本。这样就避免了直接从Kaggle下载可能遇到的一些麻烦。
  • (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。
  • 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。
  • Kaggle
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    Kaggle泰坦尼克号数据集是一个著名的学习资源,用于练习数据分析和机器学习技能。参与者通过预测乘客生存率来掌握分类算法等技术。 在Kaggle上下载资源很麻烦,每次都需要登录邮箱验证,如果没有账户则可能需要等待较长时间才能完成注册流程,从而无法直接下载数据集。因此我将这些资料共享出来,包含完整的训练集和测试集,是最全的数据集合了。
  • 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。
  • 报告-分析.pdf
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    本PDF报告深入分析了泰坦尼克号乘客的数据,涵盖了生存率、性别、年龄及舱位等级等因素的影响,旨在揭示这一历史悲剧背后的统计规律与社会现象。 泰坦尼克号数据报告 891名乘客中有549人遇难,占61.6%,342人生还,占38.4%。 各等级船舱的乘客人数如下: - 三等船舱:最多,占比为55.1% - 一等船舱:次之,占比为24.2% - 二等船舱:最少,占比为20.7% 男女乘客分布情况: 男乘客有577人,占64.8%;女乘客有314人,占35.2%。 年龄分布方面: 通过直方图可以看出,大多数人的年龄集中在29岁左右。具体描述性统计数据显示平均年龄为29.5岁,最大值为80岁,最小值不到一岁(使用int()取整后显示为零)。 兄弟姐妹及配偶在船上的乘客情况如下: - 没有兄弟姐妹或配偶的乘客较多,占68.2%。 父母和孩子也在船上分布的情况: 通过柱状图可以看出不同数量的家庭成员随行比例。
  • (Titanic)
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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。