随机森林算法预测泰坦尼克号幸存者：研究目的及应用

随机森林算法是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于各种领域的数据分析和预测。本研究旨在利用随机森林算法来预测泰坦尼克号幸存者数据，以探究该算法在生存分析方面的应用。

泰坦尼克号是一艘著名的豪华客轮，于1912年在其处女航中沉没，造成了1500多人的死亡。该事件成为了一段历史，同时也成为了数据分析领域的经典案例。本研究将利用泰坦尼克号的幸存者数据，通过构建随机森林算法模型来预测乘客的生还情况。

具体研究目的包括以下几点：

1.构建随机森林算法模型，利用泰坦尼克号的幸存者数据来预测乘客的生还情况。

2.通过分析随机森林算法模型的特征重要性，探究哪些因素对于乘客的生还率影响最大。

3.分析随机森林算法模型的预测准确率，评估该算法在生存分析方面的应用效果。

通过本研究的实验结果，我们将能够更深入地了解随机森林算法在生存分析方面的应用，以及其在泰坦尼克号幸存者数据预测中的表现。这将有助于我们更好地应用机器学习算法来解决实际问题，提高数据分析的效率和准确性。