项目二(1) 电影数据分析(线性回归)实验报告

上传者: m0_62628852 | 上传时间: 2024-06-15 19:22:45 | 文件大小: 130KB | 文件类型: IPYNB
该资源内含ipynb文件 主要用于机器学习进行深度学习,能帮助大家加深学习影响。 通过本次实训,要求初步掌握数据分析过程和Python数据分析常用包:Pandas、matplotlib、sklearn的基本使用。 一个完整、充分的数据统计过程主要包括以下步骤:电影数据读取,数据清洗,模型建立,模型训练,数据预测与模型的可视化 实训环境: PyCharm或Anacorda环境、Pandas、NumPy、matplotlib、sklearn 在电影数据中,统计量日均票房=累计票房/放映天数。当日均票房不足百万元时一般将会在接下来的一周左右下档。我们可能会联想推测,日均票房与放映天数是否存在一定的相关性?在本节中,我们将通过一元线性回归对两项数据进行简要的相关性分析,探讨是否可以通过计划放映天数预测电影的票房。

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