标题中的“铁达尼号”通常与著名的泰坦尼克号邮轮相关，这艘船在1912年的处女航中不幸撞上冰山沉没，成为历史上最知名的海难之一。然而，根据提供的标签和文件名称列表，我们可能不是在讨论历史事件，而是涉及到一个数据集或编程挑战，很可能与数据分析、机器学习或数据挖掘有关。
在这个场景下，“铁达尼号”可能是指一个广泛用于教学和实践的数据集，这个数据集包含了关于泰坦尼克号乘客的信息，如年龄、性别、票价、舱位等级等，目的是让学生或分析师预测哪些乘客在灾难中幸存。这种问题通常被用作分类任务，比如决策树、随机森林、逻辑回归或支持向量机等算法的应用。
这个数据集可能包含以下列名：
1. **PassengerId**：乘客的唯一标识。
2. **Survived**：目标变量，表示乘客是否幸存（1为幸存，0为未幸存）。
3. **Pclass**：乘客的舱位等级（1为头等舱，2为二等舱，3为三等舱）。
4. **Name**：乘客的名字。
5. **Sex**：乘客的性别。
6. **Age**：乘客的年龄，可能有缺失值。
7. **SibSp**：乘客的兄弟姐妹/配偶数量。
8. **Parch**：乘客的父母/子女数量。
9. **Ticket**：船票编号。
10. **Fare**：乘客支付的船票费用。
11. **Cabin**：乘客的客舱号码，可能有缺失值。
12. **Embarked**：乘客登船的港口（C为瑟堡，Q为皇后镇，S为南安普敦）。
分析这个数据集时，可能会涉及以下几个关键知识点：
1. **数据预处理**：处理缺失值（如填充平均年龄、用众数填充舱位等级等）、离群值检测、数据类型转换等。
2. **特征工程**：创建新的特征，例如根据姓名推断社会地位，或通过舱位等级计算家庭收入水平。
3. **探索性数据分析（EDA）**：使用统计方法和可视化工具（如箱线图、直方图、散点图）理解各特征之间的关系，以及它们与生存率的关系。
4. **特征选择**：选择对预测模型最有影响力的特征，可以使用相关性分析、递归特征消除（RFE）等方法。
5. **模型训练**：构建并训练各种机器学习模型，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
6. **模型评估**：使用交叉验证和不同性能指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线）来评估模型性能。
7. **模型调优**：通过调整超参数（如决策树的最大深度、随机森林的树的数量）提高模型性能。
8. **模型融合**：结合多个模型的预测结果，如投票法或堆叠泛化，以提高整体预测能力。
此外，这个挑战还可能涉及数据科学工作流程，包括数据获取、数据清洗、建模、模型解释和结果报告等步骤。对于初学者，这是理解和应用数据科学技术的一个理想实践项目。
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