人工智能与机器学习项目报告

1、人工智能与机器学习课程项目报告国内年度冠军电影票房预测姓 名：111111111课程名称：人工智能与机器学习指导教师：111111111111日 期：2020222222221.绪论电影业中，票房已经成为衡量一部电影是否成功的重要指标之一，可以用观众人数或门票收入来计算，一般直接用来衡量一部电影的热播程度。随着现代化建设的发展在，中国城乡居民收入水平显著提高，精神文化生活伴随着物质生活水平的提高也日益成为城乡广大消费者追求的目标，从数据可以看出以往只有少数人可以到的影视作品，现在已经成为大宗消费品，遍布各个城市，成为人们精神生活的寄托以及茶余饭后的谈资，电影作品已 经成为一种潮流的象征，日益丰

2、富着我们日常的生活。需求带动生产，影视作品的数量都以每年惊人的速度增长，每年优秀的影视作品经过广大人们的选择都会产生，这其中的一个标准就是票房的多少，这些影视作品或具有现实的教育意义，或具有生动的艺术效果而打动观众。每年的票房冠军总是一定程度上反应社会上的需求或潮流。票房冠军更能反映国家的发展和经济状况。本次将根据26年的冠军票房来预测之后四年的冠军票房。.模型的构建原始数据表11994-2016年冠军票房序列年份电影名称票房（亿元）11994亡命天涯0.25821995真实的谎言1.0331996简单任务0.841997侏罗纪公园40.72151998泰坦尼克号3.661999不见小散0.4

3、372000生命抉择1282001珍珠港1.0492002英雄2.48102003手机0.53112004功夫1.73122005无极1.81132006满城尽带黄金甲2.91142007艾形金刚12.82152008非诚勿扰3.2516200920124.66172010阿凡达13.28182011父形剑10.81192012人再冏途之泰冏12.67202013西游降魔篇12.46212014艾形金刚4:绝迹重生19.79222015速度与激情724.26232016美人鱼33.9242017战狼256.39252018红海行动36.22262019哪吒之魔童降世49.34历年冠军票房票房（

4、亿元）图1.历年冠军票房折线图研究方法线型回归的目标是找到一个函数，能够将输入属性映射到输出属性或目标属性。通过MATLAB对数据进行处理，通过 MATLAB内部线性回归算法得到一次、二次、三次、四次、五次回归模 型如下：y一次线性回归模型：y 1.639 x 3276xy25二次线性回归模型：y 0.1496x 598.8x 6 10 s_C.-L x vs. yuntitled fit 1L/z1_ mi I F-_V* - ,5040201001995200020102015x 302005y2020三次线性回归模型:3257y 0.008648x51.9x1.039 10 x 6.92

5、6 10 xy四次线性回归模型： y0.00047 x4 3.79x3 1.144 104x2 1.533 107x 7.708 109五次线性回归方程：y 8.398 105x50.8421x43377x36.773106x26.791109x2.724 1012.模型的评估与选择当模型的未知参数估计出来后，就初步建立了一个回归模型。建立回归模型的目的是应用它来 研究问题，但如果直接用这个模型去做预测、 控制和分析，是不够慎重的。因为这个模型是否真正 揭示了自变量与因变量之间的关系，必须通过对模型的评估才能决定。通过验证集评估和验证最好 的模型，同时也必须了解到拟合的三种误差：过拟合、训练误差、泛化误差。如果模型过于简单， 就有较