<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何基于现有的电影数据集增加特征，并改进票房预测模型的问题。用户还希望得到完整的代码实现。首先，我要理清用户的需求。用户的数据集包含片名、类型、放映时间、上映地区、演员、演员数量、评分、票房等字段，他们想通过增加新特征来提升模型的预测效果。
首先，我需要回顾之前提供的关于大数据票房预测的方法，确保新特征与之前的建议一致。之前的回答提到了结构化数据、非结构化数据处理，特征工程包括文本、图像特征，以及组合特征等。现在用户的数据集可能没有包含社交媒体数据或预告片点击量，所以需要从现有字段中挖掘更多特征。
接下来，思考如何从现有字段生成新特征。例如，类型字段通常是多类别，可以用多标签编码或类型数量作为特征。演员方面，可以提取主演热度，可能需要外部数据，但用户的数据集中可能只有演员名字，所以可能需要假设或使用已有评分数据来估算演员影响力。演员数量可能已经是一个字段，但可以进一步处理，比如分箱或与其他特征交互。
时间相关的特征很重要。上映时间可以分解为月份、季节、是否节假日等。放映时间可能指时长，可以分箱处理，比如短、中、长电影。上映地区可能需要编码，比如一线城市数量或地区经济水平，但可能没有地区经济数据，所以可能需要简化处理，比如地区数量或虚拟编码。
评分字段可以直接使用，但考虑到评分可能与票房非线性相关，可以分箱或创建平方项。另外，可以创建互动特征，比如评分乘以演员数量，或者类型数量乘以上映地区数量，以捕捉交互效应。
然后，考虑特征编码方法。类型和上映地区可能需要独热编码或嵌入。演员名字较多，可能需要聚合，比如计算每个演员的平均票房，但要注意数据泄漏问题，可能需要使用历史数据或分时间窗口统计。
接下来是模型选择和代码实现。用户可能需要一个完整的流程，包括特征工程、模型训练和评估。使用Python的pandas进行数据处理，scikit-learn进行特征处理和模型训练，可能使用LightGBM或XGBoost作为模型，因为它们适合表格数据，并且能处理特征交互。
在代码部分，需要先加载数据，进行数据预处理，生成新特征，编码分类变量，划分数据集，训练模型，并评估性能。可能需要包括特征重要性的分析，比如使用SHAP值，以帮助用户理解哪些新特征对模型有帮助。
同时，用户之前的问题中提到过社交媒体情感分析，但当前数据集没有相关字段，所以可能需要忽略这部分，专注于现有数据。但可以建议用户如果有额外数据，可以进一步整合。
最后，确保代码示例清晰，有注释，并且考虑到可能的错误处理，比如处理缺失值，分类编码时的未知类别等。可能需要使用Pipeline来封装处理步骤，方便复用和避免数据泄漏。
总结需要增加的特征可能包括时间特征、类型处理、演员相关特征、交互特征等。代码部分需要展示如何生成这些特征，并进行模型训练。同时，需要提醒用户在实际应用中可能需要调整参数或进行特征选择，以避免过拟合。</think>### 基于现有电影数据集的增强特征工程与票房预测实现
#### 一、特征增强方案（基于给定字段）
1. **时间维度特征**
- **档期特征**: 将`上映时间`转换为节假日标志（春节档/暑期档/国庆档）
```python
def get_season(date):
month = date.month
if 6 <= month <= 8: return 1 # 暑期档
elif month == 10: return 2 # 国庆档
elif month == 2: return 3 # 春节档
else: return 0
```
- **时长特征**: 将`放映时间`分段（短于90分钟/90-120分钟/超长片）
2. **演员特征增强**
```python
# 假设演员列格式为"主演1/主演2/..."
df['主演数量'] = df['演员'].apply(lambda x: len(x.split('/')))
df['是否有顶流'] = df['演员'].apply(lambda x: 1 if '顶流演员名' in x else 0)
```
3. **类型特征处理**
```python
# 类型列格式为"类型1|类型2"
type_dummies = df['类型'].str.get_dummies(sep='|')
df = pd.concat([df, type_dummies], axis=1)
```
4. **组合特征**
```python
df['类型数量'] = df['类型'].apply(lambda x: len(x.split('|')))
df['评分时长比'] = df['评分'] / df['放映时间']
```
5. **区域特征**
```python
region_tier = {'北京':1, '上海':1, '广州':1, '深圳':1, ...}
df['一线城市数'] = df['上映地区'].apply(lambda x: sum(1 for c in x.split(',') if region_tier.get(c,0)==1))
```
#### 二、完整代码实现
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
import lightgbm as lgb
# 数据加载
df = pd.read_csv('movie_data.csv')
# 特征工程函数
def feature_engineering(df):
# 时间特征
df['上映时间'] = pd.to_datetime(df['上映时间'])
df['月份'] = df['上映时间'].dt.month
df['季度'] = df['上映时间'].dt.quarter
df['是否节假日'] = df['上映时间'].apply(get_season)
# 演员特征
df['主演数量'] = df['演员'].apply(lambda x: len(x.split('/')))
# 类型特征
type_dummies = df['类型'].str.get_dummies(sep='|')
df = pd.concat([df, type_dummies], axis=1)
# 组合特征
df['评分票房比'] = df['评分'] / (df['票房'] + 1e-6)
df['明星密度'] = df['是否有顶流'] * df['主演数量']
return df
# 数据处理管道
preprocessor = ColumnTransformer([
('num', StandardScaler(), ['放映时间', '演员数量', '评分']),
('cat', OneHotEncoder(), ['上映地区', '类型'])
])
# 构建模型
model = Pipeline([
('preprocessor', preprocessor),
('regressor', lgb.LGBMRegressor(
num_leaves=31,
learning_rate=0.05,
n_estimators=200
))
])
# 数据准备
df = feature_engineering(df)
X = df.drop(['票房', '片名'], axis=1)
y = np.log1p(df['票房']) # 对数变换
# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)
# 评估
print(f'RMSE: {np.sqrt(mean_squared_error(y_test, model.predict(X_test)))}')
```
#### 三、关键改进点说明
1. **特征交互设计**
- 通过`评分时长比`捕捉影片质量与观影体验的关系
- `明星密度`结合明星效应与演员阵容规模
2. **非线性处理**
- 对票房进行对数变换：$y_{trans} = \ln(y+1)$，解决右偏分布问题
- 使用LightGBM自动处理特征非线性关系
3. **地域特征编码**
- 使用独热编码处理离散型地区特征
- 通过`一线城市数`表征发行规模
#### 四、效果验证方法
1. **特征重要性分析**
```python
lgb.plot_importance(model.named_steps['regressor'], max_num_features=20)
```
2. **SHAP值解释**
```python
import shap
explainer = shap.TreeExplainer(model.named_steps['regressor'])
shap_values = explainer.shap_values(preprocessor.transform(X_test))
```
#### 五、扩展建议
1. 当获得更多数据时，可添加：
- 演员历史票房影响力：$A_{impact} = \frac{\sum_{i=1}^n B_i}{n}$ （演员n部作品平均票房）
- 导演票房稳定性：$D_{std} = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n (B_i - \bar{B})^2}$
2. 高阶特征工程：
- 使用AutoGluon自动特征生成
- 基于图神经网络构建演员合作网络特征
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