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チャレンジ

タイタニックの沈没は、歴史上最も悪名高い難破船の1つです。

1912年4月15日、彼女の乙女の航海の間に、氷山と衝突した後、広く考えられている「沈んでいない」RMSのタイタニックが沈みました。間違いなく、船内のすべての人に十分な救命艇がなかったため、2224人の乗客と乗組員のうち1502人が死亡しました。

生き残ることに関与する運の要素がいくつかありましたが、一部の人々のグループは他のグループよりも生き残る可能性が高いようです。

この課題では、質問に答える予測モデルを構築するようお願いします。乗客データ（すなわち、名前、AGGE、性別、社会経済クラスなど）の使用
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課題は、有名なTitanyHunglück1912の乗客の生存確率を計算する予測モデルを構築することです。名前、年齢、性別、富などの乗客の財産を考慮する必要があります。
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この課題は、1912年にタイタニックハングリューックの乗客の生存率を分析し、名前、年齢、性別、社会経済クラス、同様のデータなどのさまざまな要因に基づいて分析する予測モデルを開発することです。目的は、どのグループが生存の可能性が高いかを示すパターンと関係を認識することです。これらの要因を理解することにより、将来のセキュリティ対策と救助戦略の重要な調査結果を得ることができます。
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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。