Advertisement

泰坦尼克数据集的3个CSV文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包含泰坦尼克号乘客数据的三个CSV文件，提供了关于乘客生存状况、人口统计信息及其他细节的数据集合，便于数据分析与机器学习模型构建。 泰坦尼克数据集包含三个CSV文件：1. train.csv；2. test.csv；3. gender_submission.csv。这些文件通常用于机器学习项目中的生存预测任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 泰坦尼克数据集的3个CSV文件
    优质
    本资源包含泰坦尼克号乘客数据的三个CSV文件，提供了关于乘客生存状况、人口统计信息及其他细节的数据集合，便于数据分析与机器学习模型构建。 泰坦尼克数据集包含三个CSV文件：1. train.csv；2. test.csv；3. gender_submission.csv。这些文件通常用于机器学习项目中的生存预测任务。
     
  • 泰坦尼克号数据集（CSV格式）
    优质
    本数据集包含《泰坦尼克号》乘客信息，涵盖ID、姓名、票号、登船港口、性别、年龄、舱位等级等字段，以CSV格式存储。 泰坦尼克号数据集.csv
     
  • 泰坦尼克数据集.zip
    优质
    《泰坦尼克数据集》包含了泰坦尼克号乘客的信息，如生存状态、性别、年龄及舱位等级等，用于数据分析和机器学习模型训练。 泰坦尼克号生还者数据集包含了乘客的相关信息及其在“泰坦尼克”号邮轮灾难中的生存状况。这些数据通常用于数据分析和机器学习模型的训练，帮助人们研究影响生存几率的各种因素，如年龄、性别、船票等级等。通过分析该数据集，研究人员可以更好地理解历史事件背后的社会经济模式，并开发预测生还概率的算法。
     
  • 泰坦尼克数据集_titanic.zip
    优质
    泰坦尼克数据集_titanic.zip包含了著名的泰坦尼克号乘客生存记录的数据集合，其中包括乘客的年龄、性别、船票等级等信息。用于数据分析和机器学习模型训练。 有一个公众号和一些文章使用了泰坦尼克数据集。我不清楚为什么它们会选择这个数据集，但我找了很久才找到一个免费的版本，这使得大家的学习门槛更低了一些。再次感谢那个提供免费资源的人。
     
  • 泰坦尼克数据集(titanic_dataset.csv)
    优质
    泰坦尼克数据集包含泰坦尼克号乘客的信息，包括年龄、性别、舱位等级等字段，常用于机器学习中的分类和预测分析。 摘要：泰坦尼克数据集提供了在该船撞上冰山沉没时船上2201人的四个分类属性的值。这些属性包括社会阶层（头等舱、二等舱、三等舱或船员）、年龄（成人或儿童）、性别，以及是否幸存下来。 数据描述： - 来源：自然 - 使用目的：评估 - 属性数量：4个 - 数据案例数：2,201条 - 原型任务数量：1个 - 在此数据集上运行的方法数量：3种 贡献者：Radford Neal
     
  • 泰坦尼克号数据集
    优质
    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。
     
  • 泰坦尼克号的数据集
    优质
    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。
     
  • 【数据集】泰坦尼克号数据集
    优质
    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）。
     
  • 泰坦尼克号数据集.zip
    优质
    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。
     
  • 泰坦尼克号数据集（Titanic）
    优质
    《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。