机器学习（预测模型）：《冰与火之歌》系列小说的综合性数据集

数据集是一个基于乔治《冰与火之歌》系列小说的综合性数据集，它为研究者和爱好者提供了丰富的信息，用于分析剧中复杂的剧情和角色命运。这个数据集整合了三个主要的数据来源，涵盖了战斗、角色死亡和角色预测等多个方面。 首先，“battles.csv”文件包含了克里斯·阿尔本（Chris Albon）整理的“五王之战”（The War of the Five Kings）数据集。这个数据集详细记录了小说中发生的众多战斗事件，包括战斗的名称、发生时间、地点、参战方、战斗结果等关键信息。通过这些数据，研究者可以深入分析战争的动态、各方势力的军事策略以及战争对整个故事走向的影响。 其次，“character-deaths.csv”文件由埃琳·皮尔（Erin Pierce）和本·卡勒（Ben Kahle）创建，作为他们贝叶斯生存分析的一部分。这个数据集记录了小说中角色的死亡情况，包括角色的姓名、死亡时间、死亡原因、死亡地点等信息。这些数据为研究角色的生存概率、死亡模式以及剧情中的生死规律提供了重要依据。 最后，“character-predictions.csv”文件是一个更全面的角色数据集，它不仅包含了角色的基本信息，还包含了对角色未来命运的预测。这些预测基于各种分析模型，试图揭示哪些角色可能会在后续的故事中死亡。通过这些预测，研究者可以探索角色的生存风险因素，以及这些因素如何与角色的背景、行为和所处环境相关联。 这个数据集为《权力的游戏》的粉丝和数据科学爱好者提供了一个独特的视角，让他们能够通过数据分析来深入了解这部奇幻史诗的复杂世界。无论是用于学术研究、数据可视化还是简单的粉丝探索，这个数据集都是一个宝贵的资源。