> ML_DATASET // TITANIC-DISASTER-SURVIVAL_v1.0
Titanic: Machine Learning from Disaster
Kaggle / British Board of Trade · Maritime History & Survival Analysis · 891 training passengers, 11 features
Maritime History & Survival AnalysisCC-BY-SA-4.0891 training passengers, 11 featuresopen
Veri Profili ve Özellikler
Etiket Tipi:Binary survival (0: Deceased, 1: Survived)
Diller:en
Lisans Seviyesi:copyleft
Modaliteler:tabular
Amaçlanan Kullanım (Intended Use)
- Giriş seviyesi tablosal makine öğrenimi eğitimi ve eksik veri tamamlama kıyaslaması
Yasaklanan / Kaçınılması Gereken Kullanım
- Modern deniz tahliye modellemesi
Önyargı, Veri Sızıntısı ve Gizlilik Risk Analizi
Kişisel Veri Riskleri (Privacy Risks):
1912 yılına ait tarihi yolcu listesi isimleri ve kamara numaraları.
Bilinen Önyargılar (Known Bias):
Belirgin cinsiyet ve yolcu sınıfı kurtarma protokolü ("önce kadınlar ve çocuklar").
Veri Sızıntısı Riski (Known Leakage):
Cinsiyet, Pclass ve kamara güvertesi hayatta kalma sonucunu büyük ölçüde belirler.