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PAGE 1  本科毕业论文（设计） 基于决策树和随机森林的电影票房预测分析 基于决策树和随机森林的电影票房预测分析 摘要 电影产业是一个充满竞争和变化的行业，预测电影票房对于制片方和电影院等行业参与者来说具有重要意义。传统的票房预测方法主要基于经验和人工分析，存在主观性和不确定性。而基于决策树和随机森林的电影票房预测分析则具有更高的准确性和预测能力。该的设计和实现主要包括几个步骤。要开始预测一部电影成功与否的艰巨任务，首先必须收集大量相关数据，包括上映日期、类型、演员阵容、宣传、推广投资、社交媒体话题和预售状态等信息，精心收集数据后，下一步涉及特征工程，这是一个需要从数据中提取有效特征的关键过程。这涉及将电影类型转换为one-hot编码，根据每个演员出现的次数投射演员表，并采用其他尖端技术来确保提取最有效的特征。接下来，选择最合适的基于决策树和随机森林模型来解决这个问题。从线性回归到动态决策树、随机森林和神经网络等的模型，选择模型后，是时候进入训练阶段了，在此阶段，模型将经过测试并准备好破译数据的复杂性。但并没有就此结束，因为衡量模型勇气的真正衡量标准在于它对看不见的数据进行归纳和准确预测的能力，而这正是测试集发挥作用的地方。根据获得的结果，必须仔细调整模型以提高其预测准确性和泛化能力，从而确保其最佳性能。最后，训练好的模型被部署到生产环境中，可供用户使用。 基于决策树和随机森林的电影票房预测具有很多优势。首先，该可以自动化地处理大量数据，并提取有效的特征，减少了人工干预。其次，该可以通过训练和调优不断提高预测准确性和泛化能力，从而提高预测效果。此外，该可以根据新数据进行更新，保证预测结果的及时性和准确性。 总之，基于决策树和随机森林的电影票房预测分析具有很大的潜力和发展前景。随着数据的不断积累和基于决策树和随机森林算法的不断发展，该的预测准确性和预测能力将会不断提高，为电影产业的发展提供更多的支持和帮助。 关键词：多项式曲线拟合，电影票房预测分析，数据获取，python Movie Box Office Predictive Analysis Based on Decision Trees and Random Forests Author:XingXueHui Tutor:XingYi Abstract The film industry is a highly competitive and changing industry, and predicting box office performance is of great significance for industry participants such as producers and cinemas. The traditional box office prediction methods are mainly based on experience and manual analysis, which have subjectivity and uncertainty. The prediction analysis of movie box office based on decision tree and random forest has higher accuracy and prediction ability. The design and implementation of this system mainly includes several steps. To begin the arduous task of predicting the success of a movie, it is necessary to collect a large amount of relevant data, including release date, type, cast, promotion investment, social media topics, and pre-sale status. After carefully collecting data, the next step involves feature engineering, which is a key process that requires extracting effective features from the data. This involves converting the movie type to one hot encoding, projecting an actor table based on the number of occ