Lesson
타이타닉 모델 분석
역사 속 가장 유명한 해양사고인 타이타닉 침몰 사건을 데이터 분석을 통해 살펴봅니다. 머신러닝 모델을 활용하여 승객의 생존 확률을 예측하는 방법을 배웁니다.
학습 목표
- 데이터 수집 및 전처리 기술 습득
- 탐색적 데이터 분석(EDA) 실습
- 분류 모델 개발 및 성능 평가
- 실제 데이터 기반 인사이트 도출
주요 내용
- 타이타닉 탑승객 데이터셋 분석
- 성별, 연령, 객실 등급에 따른 생존율 분석
- 로지스틱 회귀 모델을 이용한 생존 예측
- 모델 성능 평가 및 해석
데이터 수집
아래 영역에 파일을 업로드하면, 분석 단계에서 사용할 데이터를 불러옵니다.
titanic.csv 업로드
아래 점선 영역에 파일을 끌어다 놓거나, 업로드 버튼을 눌러 파일을 선택할 수 있습니다.
이 영역으로 CSV를 드래그해서 놓아 주세요권장 파일 이름: titanic.csv
승객 목록
업로드한 타이타닉 데이터를 바탕으로 성별, 연령, 객실 등급, 탑승 요금 등이 생존 여부와 어떤 관계가 있는지 살펴봅니다.
먼저 1. 데이터 수집에서 CSV를 업로드해 주세요.
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| ID | 이름 | 성별 | 나이 | 객실 | 생존 |
|---|---|---|---|---|---|
| 표시할 승객 데이터가 없습니다. | |||||
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모델 예측
전처리한 데이터를 사용해 머신러닝 분류 모델을 만들고, 승객별 생존 가능성을 예측한 뒤 정확도와 해석 결과를 확인합니다.