Oscar Predictions:机器学习的线性回归模型。 一种算法根据前几年的提名来预测15个类别的2021年奥斯卡金像奖提名 源码
奥斯卡提名通常是不那么有声望的奖项(例如金球奖,BAFTA,评论家选择,行业奖项)提名的结果。 机器学习的标准线性回归模型用于基于前4年的提名来预测2021年奥斯卡金像奖的提名。 Oscars-TrainingData.csv包含大约4年的所有数据,包括奥斯卡奖,金球奖提名等。 对于每部电影,都有一个专用编号(大多数为0或1,有时为2),表示该电影在给定类别中获得了多少项提名。 这是该模型的训练数据。 Oscars-TestingData.csv包含有关2021部电影的相同数据(奥斯卡提名除外)。 modelling.py是一个可执行文件,使用户可以选择类别并查看预测的被提名人。 楼preview.py是执行modeling.py时来自Python控制台的视图。 在获得奥斯卡提名之后(2021年3月15日),我将上传一个文件,概述我的模型的准确性。
文件列表
Oscar-Predictions-master.zip
(预估有个19文件)
Oscar-Predictions-master
Oscars-TestingData.csv
13KB
modeling.py
5KB
README.md
1017B
.idea
.gitignore
38B
misc.xml
192B
encodings.xml
181B
vcs.xml
180B
inspectionProfiles
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