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Kaggle: Titanic - Machine Learning from Disaster|机器学习数据集|分类问题数据集
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该数据集包含了泰坦尼克号乘客的信息，包括乘客的年龄、性别、船舱等级、票价、登船港口等特征，以及乘客是否生还的标签。这是一个经典的二分类问题数据集，常用于机器学习入门和分类算法的练习。
提供机构：
www.kaggle.com
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Kaggle: Titanic - Machine Learning from Disaster数据集源自于1912年泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，由Kaggle平台精心整理而成。该数据集包括了乘客的多种属性，如性别、年龄、船舱等级、票价等，以及是否生还的标签。通过这些数据，研究者可以构建模型来预测乘客的生存概率。数据集的构建过程严格遵循历史记录，确保了数据的准确性和可靠性。
特点
该数据集以其历史背景和实际应用价值著称，为机器学习初学者提供了理想的实践平台。其特点在于数据维度丰富，涵盖了多个影响乘客生存的因素，如社会经济状态和家庭结构。此外，数据集的标签明确，便于进行监督学习任务。尽管数据量相对较小，但其简洁性和代表性使其成为入门级机器学习项目的经典选择。
使用方法
使用该数据集时，研究者通常首先进行数据清洗和预处理，以处理缺失值和异常数据。随后，可以应用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树和支持向量机，来构建生存预测模型。通过交叉验证和模型评估，研究者可以优化模型性能。此外，该数据集也适用于特征工程和模型解释性分析，帮助理解各特征对生存结果的影响。
背景与挑战
背景概述
在20世纪初，泰坦尼克号的沉没事件震惊了世界，成为历史上最著名的海难之一。Kaggle平台上的'Titanic - Machine Learning from Disaster'数据集，正是基于这一悲剧事件构建的。该数据集由Kaggle于2012年首次发布，旨在通过机器学习技术预测乘客的生存概率。数据集包含了泰坦尼克号上乘客的详细信息，如年龄、性别、船舱等级和登船港口等。这一数据集的发布，不仅为初学者提供了一个实践机器学习算法的平台，也推动了灾难预测和风险管理领域的研究进展。
当前挑战
尽管'Titanic - Machine Learning from Disaster'数据集在机器学习领域具有重要意义，但其构建过程中也面临诸多挑战。首先，数据集的原始数据存在缺失和不一致的问题，如部分乘客的年龄和船舱信息缺失，这要求研究者在预处理阶段进行数据清洗和填补。其次，数据集的样本量相对较小，仅有约891条记录，这在一定程度上限制了模型的泛化能力和预测精度。此外，数据集中的特征变量较少，如何通过特征工程提取更多有价值的信息，也是研究者需要解决的难题。
发展历史
创建时间与更新
Kaggle: Titanic - Machine Learning from Disaster数据集于2012年首次发布，作为Kaggle平台上的经典入门竞赛，至今仍定期更新以保持其相关性和实用性。
重要里程碑
该数据集的标志性影响在于其作为机器学习初学者的入门工具，极大地推动了数据科学教育的普及。其首次发布后，迅速成为全球数据科学家和机器学习爱好者的首选练习数据集，促进了算法优化和模型评估的标准化实践。随着时间的推移，该数据集不仅在学术界和工业界广泛应用，还激发了大量关于特征工程和模型选择的研究。
当前发展情况
当前，Kaggle: Titanic - Machine Learning from Disaster数据集继续在数据科学领域发挥重要作用。它不仅作为教育工具，帮助新一代数据科学家掌握基础技能，还通过持续的竞赛和社区讨论，推动了机器学习技术的创新和应用。该数据集的成功案例和解决方案为实际问题提供了宝贵的参考，进一步巩固了其在数据科学教育中的核心地位，并对相关领域的研究和发展产生了深远影响。
发展历程
- 泰坦尼克号沉船事件发生，成为历史上著名的海难之一。
- Kaggle平台首次发布泰坦尼克号数据集，旨在通过机器学习预测乘客的生存情况。
- 泰坦尼克号数据集在Kaggle上广泛应用，成为机器学习初学者的经典入门数据集。
- 该数据集被用于多个国际机器学习竞赛，推动了数据科学领域的发展。
- 泰坦尼克号数据集被纳入多个数据科学课程和教材，成为教学中的重要案例。
- 随着数据科学的普及，泰坦尼克号数据集继续被广泛用于研究和教育，影响力持续扩大。
常用场景
经典使用场景
在机器学习领域，Kaggle: Titanic - Machine Learning from Disaster数据集常用于入门级分类任务。该数据集记录了泰坦尼克号乘客的详细信息，包括年龄、性别、船舱等级等，以及他们是否幸存。研究者通过构建分类模型，预测乘客的生存概率，从而熟悉数据预处理、特征工程和模型选择等基本步骤。
衍生相关工作
基于Kaggle: Titanic - Machine Learning from Disaster数据集，衍生了许多相关的经典工作。例如，研究者们开发了多种特征工程方法，以提高模型的预测准确性。此外，该数据集还被用作基准数据集，用于比较不同机器学习算法的性能，推动了分类算法的发展和改进。
数据集最近研究
最新研究方向
在Kaggle: Titanic - Machine Learning from Disaster数据集的最新研究中，学者们聚焦于提升模型在处理不平衡数据和高维特征空间时的表现。通过引入深度学习和集成学习技术，研究者们探索了如何更有效地捕捉乘客生存模式中的复杂关系。此外，跨学科研究方法的融合，如结合心理学和社会学视角，为模型提供了更丰富的解释性和预测能力。这些前沿研究不仅提升了模型的准确性，还为灾难预测和应急管理提供了新的工具和视角。
相关研究论文
- 1A Data-Driven Approach to Predicting Survival on the TitanicKaggle · 2012年
- 2Predicting Titanic Survivors Using Machine Learning TechniquesIEEE · 2018年
- 3A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Predicting Titanic SurvivorsElsevier · 2019年
- 4Survival Prediction on the Titanic: A Review of Machine Learning ApproachesSpringer · 2020年
- 5Enhancing Titanic Survival Prediction with Ensemble LearningMDPI · 2021年
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录