泰坦尼克数据集下载 训练集 测试集 导入需要的库 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd 加载数据集 train_file = './data/titanic/train.csv' eval_file = './data/titanic/eval.csv' train_df = pd.read_csv(train_file) eval_df = pd.read_csv(eval_file) print(train_df.head()) print(eva

Titanic数据集是非常适合数据科学和机器学习新手入门练习的数据集。 数据集为1912年泰坦尼克号沉船事件中一些船员的个人信息以及存活状况。这些历史数据已经非分为训练集和测试集，你可以根据训练集训练出合适的模型并预测测试集中的存活状况。

有个公众号和一些文章用的就是泰坦尼克数据集, 我不知道为什么要用这个，但是我找了很久，还有好多收费的， 我就再次恭喜那一个免费的，让大家的学习门槛低一点。

经典又兼具备趣味性的案例泰坦尼克号问题源码。大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『lady and kid first！』，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。 对，这是一个二分类问题，很多分类算法都可以解决。

泰坦尼克号2201人员的csv数据集。 主要特征有：PassengerId、Pclass、Name 、Sex、Age 、SibSp、 Parch、Ticket 、Fare 、Cabin 、Embarked

1个经典案例学会数据分析：泰坦尼克号生存率预测.pptx

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签到位置数据集，癌症预测数据集，泰坦尼克数据集。

titanic数据，包括tran.csv,test.csv,gender_submission.csv,train是编码为1-891共891名乘客的训练数据，test和gender_submission分别为测试数据和需要提交结果的格式以及正确答案。

平台下载的原始三个数据train.csv test.csv gender_submission.csv （本来想0积分 分享给大家 无奈最低是1分了）