そのとおりです！

予測モデルを開発する1つの方法は、パターンと関係を特定するために、さまざまなソースからデータを収集および分析することです。

最初のステップは、データをクリーンアップし、一貫したデータベースを受信するための情報の不足を追加することです。次に、さまざまなアルゴリズムと手法を使用して、モデルを訓練し、乗客の生存の可能性を予測できます。

たとえば、決定ツリー、人工ニューラルネットワーク、またはサポートベクターマシンを使用して、さまざまなシナリオでの乗客の生存確率を予測するモデルを作成できます。さらに、性別、年齢、社会経済クラスなど、生存の可能性に影響を与える最も重要な特徴を特定するために、さまざまな機能エンジニアリング手法を使用できます。

結果は、タイタニック症の乗客の生存の可能性を予測し、生存に影響を与えた要因に関する重要な洞察を提供するモデルになる可能性があります。これらの調査結果は、将来の救助戦略とセキュリティ対策を改善するために使用できます。
Das stimmt! 

Eine Möglichkeit, ein Vorhersagemodell zu entwickeln, besteht darin, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln und zu analysieren, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren.

Ein erster Schritt könnte darin bestehen, die Daten zu bereinigen und fehlende Informationen zu ergänzen, um eine konsistente Datengrundlage zu erhalten. Dann könnten verschiedene Algorithmen und Techniken angewendet werden, um das Modell zu trainieren und die Überlebenswahrscheinlichkeit von Passagieren vorherzusagen.

Zum Beispiel könnten Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze oder Support-Vector-Machines verwendet werden, um ein Modell zu erstellen, das die Überlebenswahrscheinlichkeit von Passagieren in verschiedenen Szenarien vorhersagt. Darüber hinaus könnten verschiedene Feature-Engineering-Techniken eingesetzt werden, um die wichtigsten Merkmale zu identifizieren, die die Überlebenswahrscheinlichkeit beeinflussen, wie z.B. das Geschlecht, das Alter und die sozioökonomische Klasse.

Das Ergebnis könnte ein Modell sein, das die Überlebenswahrscheinlichkeit von Passagieren des Titanic-Unglücks vorhersagt und wichtige Einblicke in die Faktoren liefert, die das Überleben beeinflusst haben. Diese Erkenntnisse könnten dann verwendet werden, um zukünftige Rettungsstrategien und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.