用于电影成功预测的各种统计技术的综合研究
机器学习
2021-12-02 v1
摘要
电影产业是最受欢迎的娱乐产业之一，也是最大的商业市场之一。造成这一现象的因素包括电影在受欢迎程度及其票房表现方面的成功。因此，我们对各种机器学习模型进行了综合比较，以预测电影的成功率。研究了这些模型的有效性及其统计显著性，从而得出其中哪个模型是最佳预测器。还发现了一些关于影响电影成功因素的见解。所研究的模型包括一些回归模型、机器学习模型、一个时间序列模型和一个神经网络，其中神经网络表现最佳，准确率约为 86%。此外，作为测试数据的一部分，对 2020 年上映的电影进行了分析。
引用
@article{arxiv.2112.00395,
title = {A Comprehensive Study on Various Statistical Techniques for Prediction of Movie Success},
author = {Manav Agarwal and Shreya Venugopal and Rishab Kashyap and R Bharathi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00395},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 12 figures Conference: 2nd International Conference on Machine Learning Techniques and Data Science (MLDS 2021)