基于机器学习模型的电影收益预测
机器学习
2024-05-21 v1
摘要
在当代电影产业中，准确预测电影收益至关重要，以实现盈利最大化。本项目旨在开发一种基于输入特征（如电影名称、MPAA 评级、电影类型、上映年份、IMDb 评分、观众投票数、导演、编剧及主要演员、制作国家、预算、生产公司及片长）预测电影收益的机器学习模型。通过结构化的方法论，包括数据收集、预处理、分析、模型选择、评估与改进，构建了一个稳健的预测模型。已训练和测试线性回归、决策树、随机森林回归、装袋、XGBoost 和梯度提升模型。模型改进策略包括超参数调优和交叉验证。 resulting model 提供了有前景的准确性和泛化能力，促进了电影产业中以以制定明智决策以实现利润最大化。
引用
@article{arxiv.2405.11651,
title = {Movie Revenue Prediction using Machine Learning Models},
author = {Vikranth Udandarao and Pratyush Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11651},
year = {2024}
}
备注
for associated code base, see https://github.com/Vikranth3140/Movie-Revenue-Prediction