利用随机森林算法建立电影票房预测模型（附代码和数据集）

简介：
本项目运用随机森林算法构建了电影票房预测模型，并提供了详细的代码及数据集，旨在为影视投资提供决策支持。 电影票房预测在电影产业中至关重要，对于制片方、发行方及影院等相关利益者而言，准确的票房预测有助于做出更加明智的决策。投资决策、市场营销策略以及排片安排等多方面都依赖于对票房数据的理解与预估。因此，构建一个可靠且精准的电影票房预测模型显得尤为重要，并能够为整个电影产业的发展提供有力支持。 本研究的目标是运用随机森林算法开发出一种高效的电影票房预测工具，在全面考量各种影响因素的基础上提升预测精度，从而向相关行业参与者提供科学的数据参考依据。通过这项工作，我们希望能够揭示决定一部影片市场表现的关键要素，并且进一步完善针对电影行业的专业分析与预判服务。 研究使用的数据集来自kaggle平台，涵盖1995年至2018年间上映的各类电影信息统计资料。原始数据库包含300条记录和九个变量维度。