基于机器学习xgboost 线性回归 随机森林 的电影票房预测 完整数据+代码

最新推荐文章于 2023-09-01 14:50:43 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： 线性回归 随机森林 电影票房预测 票房预测 xgboost
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129478429
本文介绍了如何使用xgboost和随机森林算法进行电影票房预测。提供了完整的代码和数据资源，同时引用了XGBoost的原理及Python实现，为机器学习预测提供实战指导。
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大数据分析案例-基于随机森林算法构建电影票房预测模型
m0_64336780的博客
01-31 1万+
本研究旨在利用随机森林算法构建一种高效的电影票房预测模型，通过综合考虑各种影响因素，提高预测准确性，为电影产业相关方提供科学的决策依据。通过该研究，可以更好地理解影响电影票房的关键因素，为电影从业者提供更全面的市场分析和预测服务。本实验通过对电影数据进行数据可视化、特征工程、建模分析，使用随机森林算法构建预测模型。总的来说，基于随机森林算法构建的电影票房预测模型为电影产业提供了一种强大的工具。然而，对于实际应用，还需要综合考虑业务背景、市场趋势等因素，将模型预测结果与实际情况相结合，形成更全面的决策依据。
神经网络的票房预测CNN-RNN-LSTM
机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习
05-30 1888
本文主要讲解：神经网络的票房预测，三种实现方式CNN、RNN、LSTM主要思路：1、用不少于3种神经网络构建电影票房预测模型，并在同一个数据集上进行训练和预测，对比各个模型的准确率，并可视化。（使用CNN、RNN、LSTM）2、对数据预处理并对数据进行可视化：分析预算对票房的影响、观众打分对票房影响、流行系数对票房影响、预算和观众打分对票房的影响，电影语言对票房的影响、票房的正态分布。3、对神经网络结构、多个模型比对、训练过程进行可视化4、特征分析训练的数据集：Kaggle的movie数据集。
_基于XGBoost算法的电影票房预测.caj
10-20
_基于XGBoost算法的电影票房预测.caj
利用spark的随机森林做票房预测
qq_30843221的博客
05-31 3597
前言最近一段时间都在处理电影领域的数据, 而电影票房预测是电影领域数据建模中的一个重要模块, 所以我们针对电影数据做了票房预测建模.前期工作一开始的做法是将这个问题看待成回归的问题, 采用GBDT回归树去做. 训练了不同残差的回归树, 然后做集成学习. 考虑的影响因子分别有电影的类型, 豆瓣评分, 导演的 影响力, 演员的影响力, 电影的出品公司. 不过预测的结果并不是那么理想, 准确率为真实值的0
python实现一元线性回归预测电影票房收入
showswoller的博客
09-21 4685
python实现一元线性回归预测电影票房收入
机器学习预测实战代码数据
03-12
压缩包内的"基于机器学习xgboost 线性回归 随机森林 的电影票房预测 完整数据+代码.ipynb"文件很可能是一个Jupyter Notebook，其中包含了完整的代码实现和数据处理过程。Jupyter Notebook是一种交互式编程环境，方便...
基于机器学习的电影票房预测系统设计与实现
本项目标题为“Python毕业设计-基于机器学习算法进行电影票房预测（源码+文档数据PDF+全部数据）”，其核心内容聚焦于利用现代数据科学与机器学习技术，构建一个能够对电影上映后的票房收入进行有效预测的智能模型。...
基于机器学习的电影票房预测Python项目
本项目“Python毕业设计-基于机器学习算法进行电影票房预测（源码+文档PDF）”是一项综合性极强的实践型课题，充分融合了Python编程、数据科学、机器学习建模以及实际业务场景分析等多个关键技术领域。该项目的核心...
基于机器学习的电影票房预测系统（含源码与文档）
本项目“基于机器学习的电影票房预测平台”是一个集数据预处理、特征工程、模型训练与评估、可视化展示于一体的综合性人工智能应用系统，旨在通过构建高效的机器学习回归模型，对电影上映后的票房收入进行科学预测。...
电影票房预测：机器学习实战代码与数据分析
资源摘要信息:"本资源是一套关于机器学习预测实战的完整数据和代码集，特别针对电影票房预测问题。数据集包括TMDB（The Movie Database）提供的电影相关数据。在实践中使用了三种主要的机器学习算法：XGBoost、线性...
《使用lgb、xgb、catboost预测票房》+源代码+文档说明
最新发布
07-22
<项目介绍> - 使用lgb、xgb、catboost预测票房 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
电影分析数据代码
06-14
R语言代码，电影行业现状分析，数据资源包括建国以来的所有电影，代码中含有各类画图方式，ggplot2等类型
movie-success-prediction:使用数据挖掘的电影成功预测（回归分析）
04-14
使用数据挖掘的电影成功预测 在这个项目中，我们试图了解什么会影响电影的收入，以及我们如何通过使用某些数据挖掘技术来进行预测。 此处使用的数据是从 API获取的。
票房数据分析可视化完整代码
01-06
爬取票房排行榜网站，并做数据可视化
kaggle电影数据集分析和模型预测
06-18
原创kaggle内核,分数在1.79484左右 。有需要打比赛的朋友可以看看这个代码
58 R 票房线性回归 Linear regression of film box office
THE ORDER
03-19 587
rm(list=ls()) ##清除当前工作变量 #setwd("D:/data/R")##指定工作目录路径 install.packages("raster") library(raster) a = read.csv("film.csv", header = T) ##读入数据，不要将字符串视为factor summary(a)
【Kaggle笔记】预测Imdb电影评分（随机森林）
ns2250225
05-09 6205
数据集 movie_metadata.csv 代码# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 09 10:57:24 2017随机森林模型预测imdb电影评分 """import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据集 df =
训练简单的线性模型，预测电影评分和票房收入
qq_41974199的博客
09-01 1976
xDataName和yDataName是两个变量，分别代表电影评分和票房收入。我们可以看到，这两个变量之间的关系是线性的.这是一个简单的线性模型，用于预测电影的评分和票房收入。不过却是一个很好的入门案例，可以让你了解如何来解决一个回归问题。这里我们将数据集分割成训练集和测试集，其中训练集占 80%，测试集占 20%。数据集包含了 10000 条电影的信息，包括评分、票房收入。这里我们使用均方误差来评估模型的好坏，均方误差越小，说明模型越好。分别是线性模型的斜率和截距，
【Python】Kaggle_Titanic_prediction 2 -- random forest 随机森林预测
SophiaSSS的博客
04-11 1577
总结：随机森林预测最后准确率最高为0.785，kaggle排名4158/10972（38%）-2019.4.11。 没有达到大神帖子说的0.81，可能是特征还可以处理到更佳；又或者，一些离散比较大的变量例如 Fare，应该先做 scale 处理，减少机器学习的误差。 不想在Titanic这个项目上耽误太久，所以scale留着下一个项目如果有机会再试。 奔向下一个项目：predict-future-...
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