>>343
ーーーーーーーーーーーーーーーーー
問題の概要
ーーーーーーーーーーーーーーーーー
目的: 過去の乗客のデータ
（年齢、性別、乗船クラス、
料金など）を分析し、
未知の乗客が生存したかどうかを
予測するモデルを作成します。

データ: 提供されるデータは、
乗客のID、生存フラグ
（0=死亡、1=生存）、
客室クラス、性別、年齢、
同乗している兄弟・配偶者の数、
同乗している親・子供の数、
チケット番号、運賃、客室番号、
乗船港などの情報を含んでいます。

課題:
データ前処理: 欠損しているデータ
（年齢など）を補完したり、
文字で書かれたデータを
数値に変換したりする
作業が必要です。

特徴量エンジニアリング:
モデルの予測精度を高めるために、
既存のデータから新しい特徴量
（例えば、家族の人数や肩書など）
を作り出す作業も行われます。

モデル構築: 決定木、
ロジスティック回帰、
ランダムフォレストなどの
機械学習アルゴリズムを用いて、
予測モデルを構築します。

初心者にとっての価値
この問題は、データ分析と
機械学習の基礎的なプロセス
を網羅しているため、
初心者にとって非常に
優れた教材となります。
ーーーーーーーーーーーーーーーーー