Для обучения модели бинарной классификации на основе данных о катастрофе Титаника используем стандартный подход машинного обучения. Сначала загрузим данные и проведем предварительный анализ данных (EDA). Далее подготовим данные, проведем очистку, заполним пропущенные значения, преобразуем категориальные признаки и выполним масштабирование при необходимости. Затем разделим данные на обучающий и тестовый наборы, выберем модель (например, логистическую регрессию, случайный лес, градиентный бустинг и т. д.) и обучим ее на обучающем наборе. После обучения модели оценим ее качество с помощью метрик (например, accuracy, precision, recall, F1-score) на тестовом наборе. Для анализа катастрофы Титаника, обычно используются признаки, такие как класс билета, пол, возраст, количество родственников на борту и др. Модель бинарной классификации позволяет предсказать выживание (1) или гибель (0) пассажира. Вывод: Проведя обучение модели бинарной классификации на данных о катастрофе Титаника, можно получить модель, способную предсказывать выживание пассажиров с определенной точностью. Анализ данных и построение модели могут помочь выявить факторы, влияющие на шансы на выживание в аварии, а также оценить важность различных признаков. No-code системы могут быть полезны в экономической деятельности, так как позволяют создавать программы без необходимости навыков программирования. Например, можно использовать no-code системы для создания систем автоматизации бизнес-процессов, анализа данных, разработки веб-приложений и других задач. Это упрощает процесс разработки и позволяет быстрее внедрять решения в бизнесе. В экономической деятельности использование no-code систем позволяет сократить расходы на разработку и поддержку программного обеспечения, ускорить процессы создания новых продуктов и повысить эффективность бизнеса. Таким образом, no-code системы могут быть ценным инструментом для оптимизации работы в экономике и улучшения бизнес-процессов.