kaggle平台上titanic问题的数据 包含train test两个数据。

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）

train.csv数据集

选题背景 Titanic生存概率预测是Kaggle平台上的经典竞赛项目，泰坦尼克号成员存活的数据集非常适合新手开始作为机器学习项目和Kaggle竞赛的练手。我们将在该项目中探索具备何种特征的人在此次海滩中幸存的几率更高，并通过改建机器学习模型和深度学习模型来预测乘客的生存率。Titanic项目的描述如下所示： 泰坦尼克号的沉没是历史上最声明远扬的航海事件 1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为的“沉没” RMS泰坦尼克号与冰山相撞后沉没。 不幸的是，船上没有足够的救生艇供所有人使用，导致2224名乘客和机组人员中的1502人死亡 虽然幸存有一些运气，但似乎有些人比其他人更有可能生存 在这一挑战中，我们要求您建立一个预测模型来回答以下问题：“什么样的人更有可能生存？” 您可以使用乘客数据（即姓名，年龄，性别，社会经济舱等）来进行预测 开发环境 操作系统：Macos Python版本：3.7.4 Anaconda版本：4.9.2 tensorflow版本：2.1.0 keras版本：1.1.0 1 数据源集数据处理 1.1 数据源 数据集来自Kaggle网站提供的数据集，Kaggle提供的乘员数据分为两个部分： 训练集(train.csv) 测试集(test.csv) 训练集将用于构建我们的机器学习/深度学习模型。并且在训练集中对于每位乘客我们会有表示该乘客是否存活的label，也就是survival字段。在训练集中会给出每一位乘客的特征，我们需要从这些乘客的特征当中学得一些知识，或者可以使用特征工程来创建新的特征来帮助模型的构建 测试集数据将用来评判我们模型的表现。因此对于测试集中的每一位乘客没有代表该乘客是否存活的label，我们的模型需要根据每一位乘客的特征值来输出相应的label，真实的label将由kaggle网站保留

泰坦尼克号火花 此存储库是一个示例Spark模型，该模型适用于ModelOp Center和ModelOp Spark Runtime Service。 资产 有三个资产用于运行此示例： 资产类型 回购文件 HDFS路径 描述 模型二进制 titanic.zip /hadoop/demo/titanic-spark/titanic 在此存储库中，Spark模型二进制文件已压缩为zip文件，但必须进行扩展，并且必须在Spark集群HDFS中可用，该模型的init()函数才能运行 投入资产 test.csv /hadoop/demo/titanic-spark/test.csv 模型score()函数的输入文件。 HDFS路径可以根据score()函数的external_inputs参数变化 产出资产 titanic_output.csv /hadoop/demo/titanic-

提供的训练数据集包含11个特征，分别是：Survived:0代表死亡，1代表存活；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(有缺失)；SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)；Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)；Ticket:票号(字符串)；Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)；Cabin:乘客所在船舱(有缺失)；Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)。

如何在Titanic Kaggle挑战中获得0.8134分：泰坦尼克号Kaggle竞赛的解决方案

kaggle大赛Titanic数据集，之前去kaggle里下载太麻烦了，现在已经打包好了

KAGGLE竞赛官方网站上下载下来的数据集,最全kaggle泰坦尼克数据集。欢迎下载。

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。这是伟大的图表，以帮助您可视化。这也将有助于你知道谁死了或幸存下来。至少 70% 的权利， 但它由你来使它 100% 感谢泰坦尼克号初学者竞争提供的数据。 tested.csv