論文の概要: Movie Revenue Prediction using Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11651v1
- Date: Sun, 19 May 2024 19:32:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 14:53:04.993792
- Title: Movie Revenue Prediction using Machine Learning Models
- Title（参考訳）: 機械学習モデルを用いた映画収益予測
- Authors: Vikranth Udandarao, Pratyush Gupta,
- Abstract要約: このプロジェクトの目的は、映画名、MPAA評価、映画のジャンル、公開年、IMDbレーティング、視聴者、監督、脚本家、主演キャストなどの入力機能に基づいて映画収益を予測する機械学習モデルを開発することである。
得られたモデルは、有望な精度と一般化を提供し、映画業界における情報的意思決定が利益を最大化するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the contemporary film industry, accurately predicting a movie's earnings is paramount for maximizing profitability. This project aims to develop a machine learning model for predicting movie earnings based on input features like the movie name, the MPAA rating of the movie, the genre of the movie, the year of release of the movie, the IMDb Rating, the votes by the watchers, the director, the writer and the leading cast, the country of production of the movie, the budget of the movie, the production company and the runtime of the movie. Through a structured methodology involving data collection, preprocessing, analysis, model selection, evaluation, and improvement, a robust predictive model is constructed. Linear Regression, Decision Trees, Random Forest Regression, Bagging, XGBoosting and Gradient Boosting have been trained and tested. Model improvement strategies include hyperparameter tuning and cross-validation. The resulting model offers promising accuracy and generalization, facilitating informed decision-making in the film industry to maximize profits.
- Abstract（参考訳）: 現代映画業界では、映画の利益を正確に予測することが利益率を最大化するための最優先事項である。
本研究の目的は、映画名、MPAA評価、映画のジャンル、映画の公開年、IMDbレーティング、ウォッチャー、監督、脚本家、主演キャストの投票、映画の製作国、映画の予算、製作会社、映画のランタイムなど、映画収益を予測する機械学習モデルを開発することである。
データ収集、前処理、分析、モデル選択、評価、改善を含む構造化された方法論により、堅牢な予測モデルを構築する。
線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰、バグ、XGBoosting、グラディエントブースティングが訓練され、テストされている。
モデル改善戦略には、ハイパーパラメータチューニングとクロスバリデーションが含まれる。
得られたモデルは、有望な精度と一般化を提供し、映画業界における情報的意思決定が利益を最大化するのに役立つ。
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