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Machine learning · 2026
Titanic · Machine Learning
Analisi predittiva sulla sopravvivenza dei passeggeri del Titanic mediante albero di decisione.
Descrizione del progetto
Il lavoro non si ferma alla previsione: interroga il modello per capire quali variabili pesino davvero. L'analisi dell'importanza delle caratteristiche attribuisce al sesso il 57,6% del potere predittivo, alla classe del biglietto il 21,8% e all'età il 16,9%.
Il risultato conferma quantitativamente le procedure di salvataggio adottate — prima donne e bambini — e il vantaggio di accesso alle scialuppe legato alla classe. È un esempio di come un modello, oltre a prevedere, possa spiegare.
- Albero di decisione applicato a un dataset classico
- Analisi dell'importanza delle variabili
- Lettura dei risultati alla luce del contesto storico
