Python电影票房预测模型研究——贝叶斯岭回归Ridge、决策树、Adaboost、KNN分析猫眼豆瓣数据
2025年1月,猫眼研究院的一份数据让电影行业陷入沉思:2024年中国电影总票房425.02亿,比2023年少了近120亿,同比降幅23%;全年票房超10亿的新片仅7部,市场连“扛票房”的头部作品都稀缺。更揪心的是,即便疫情结束两年,行业仍没走出低谷——2024年春节档8部影片,有4部临时撤档,《我们一起摇太阳》甚至在声明里直接承认“档期选得不对”。
2025年1月,猫眼研究院的一份数据让电影行业陷入沉思:2024年中国电影总票房425.02亿,比2023年少了近120亿,同比降幅23%;全年票房超10亿的新片仅7部,市场连“扛票房”的头部作品都稀缺。更揪心的是,即便疫情结束两年,行业仍没走出低谷——2024年春节档8部影片,有4部临时撤档,《我们一起摇太阳》甚至在声明里直接承认“档期选得不对”。
金融领域同样挑战重重,信贷风控中精准预测违约支付及把握相关因素变化规律,以及比特币价格走势的准确预判,都对决策制定至关重要。再者,企业经营中处理严重不平衡的破产数据以评估风险,也是一大难点。在此背景下,XGBoost、Adaboost、CatBoost 等梯度提升算法展现出强大的预测能力。
在深入了解公司当前的实际情况和员工内心真实想法的基础上,我们旨在从专业视角出发,为企业在组织管理方面的不足进行诊断,并进行全面审视。
在此背景下,我们帮助客户对“在线食品交付偏好-班加罗尔地区”数据开展研究,建立印度在线食品配送平台消费者的用户画像,研究影响顾客购买意愿的因素,并给出相应的预测。
在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?
Boosting指的是机器学习元算法系列,它将许多 “弱 “分类器的输出合并成一个强大的 “集合”,其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。
Boosting 是一类集成机器学习算法,涉及结合许多弱学习器的预测。
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,也就是一种集成分类方法(Ensemble Method)。