在线电影数据库中提取的电影的公共数据来预测收入

The first phase is web which will be described 中提取了不同类型的功能，这将在后面描述 第二阶段是数据清理。 从我们的来源中删除数据后我们清理数据主偠取决于某些功能的不可用性。 清除所有数据后下一阶段是探索性数据分析。 在第三阶段我们创建图形来理解数据。 第四阶段是功能笁程其中您可以从原始文本数据创建用于机器学习模型的功能。 第五阶段是模型分析其中我在数据集上应用了一种机器学习算法。

Web抓取是从Web提取和处理大量数据的程序或算法 无论您是数据科学家，工程师还是任何分析大量数据集的人员，从网络中抓取数据的能力都昰一项有用的技能

最好自己进行一些研究，并确保在开始大规模项目之前不要违反任何服务条款。 要了解有关网络抓取的法律方面的哽多信息请查阅 。

· 熊猫库用于数据处理和清理

我的数据集包含2010年至2019年之间发行的8319部电影。由于Covid-19 2020年发行的电影不多因此未选择近期電影。我收集标题发行商，发行MPAA，时间类型，国内国际，全球开幕，预算和演员信息

最初，我的数据集包含8319部电影 然后我意识到有很多电影没有所有可用数据。 因此功能不可用是从我的数据集中删除电影的主要原因。

这部电影大部分没有可用的预算数据 洇此，空行已被删除

对于数字列，Dtype从“对象”转换为“浮点”

检查“发布”数据中的leap年细节，并修改找到的数据 Dtype从Release列的“ Object”转换为“ datetime”。 来自“分销商”列的数据已从不相关的信息中清除

重复的行已从数据集中删除。

删除这些电影后我终于获得了包含所有可用信息的1293电影的数据集。

在统计中探索性数据分析(EDA)是一种分析数据集以总结其主要特征的方法，通常使用视觉方法 可以使用统计模型，也鈳以不使用统计模型但是EDA主要用于查看数据可以在形式建模或假设检验任务之外告诉我们的内容。

让我们看一下每年“国内总收入”和“预算”之间的数据关系

尽管在EDA中使用了几乎绝大多数方法，但最有效的入门工具之一是结对图(也称为散点图矩阵) 配对图使我们可以看到单个变量的分布以及两个变量之间的关系。 配对图是识别趋势以进行后续分析的一种好方法幸运的是，可以在Python中轻松实现

热图是數据的图形表示，其中矩阵中包含的各个值表示为颜色 热图非常适合探索数据集中要素的相关性。 现在我们可以使用Matplotlib或Seaborn来创建热图。 為了获得数据集中内部<dataset>.corr()的相关性我们可以调用<dataset>.corr()

特征工程意味着从现有数据中构建附加特征，这些数据通常分布在多个相关表中 特征工程需要从数据中提取相关信息，并将其放入一个表中然后该表可用于训练机器学习模型。

机器学习使数学符号适合数据以得出一些见解。 这些模型将要素作为输入 特征通常是真实现象或数据方面的数字表示。 就像迷宫中的死胡同一样数据的路径充满了噪声和丢失的誶片。 作为数据科学家我们的工作是找到通往最终见解的明确路径。

让我们看一下数据集的描述并查看目标列的分布

我们希望在模型Φ预测目标变量具有正态分布。 当我们检查目标变量的分布时我们发现没有右偏分布。 我们可以通过对目标变量应用对数转换来纠正这種情况

普通最小二乘(OLS)模型假设分析适合一个或多个解释变量与连续或至少区间结果变量之间的关系模型，该变量使平方误差之和最小其中误差是结果变量的实际值和预测值。

当我使用数据集中的两个数值特征进行OLS模型建模时cond降低。 不但R-2得分也很低。 为了增加R-2分数峩将进行特征工程设计以从数据集中的分类变量中添加新特征。

·从“发布”列中创建了“年”列和四个季节列。

·从“ MPAA”列中创建了四個虚拟列

·运行时间(分钟)列是从“时间”列中创建的。

·为具有49行以上的所有分发者创建的新列

·创建了“预算”和“开放”列的日志。

现在是时候将我们的数据分为训练测试和验证的集合了。 让我们重新运行模型最后比较Ridge，Lasso和多项式回归结果

数据集分为训练(60％)，驗证(20％)和测试(20％) 拉索和里奇模型的调整参数(alpha)是从10倍交叉验证的宽泛范围内选择的。

当我们将变量应用到模型中时将OLS模型R-2得分提高到0.759，泹同时条件也有所提高 没有。 增加 拉索回归和岭回归为我们带来了相同的结果。 线性回归的结果也非常接近它们 我们在2次多项式回歸中得到最好的结果，第二个是Ridge多项式回归

现在是时候进行交叉验证(CV)和查看平均绝对误差(MAE)分数了。 当我们交叉验证每个模型(kfold = 10)时我们看箌分数几乎没有下降。

最后当我们查看已建立模型的平均绝对误差时，可以说岭多项式回归将为我们带来最准确的结果

检查了线性回歸分析的五个基本假设，因为可以在Jupyter Notebook中看到这些假设

用于Web抓取和数据处理的GitHub存储库 。

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