影厅观影人数预测(python机器学习) 遇到问题及解决方法

遇到的问题可能包括：

1. 数据收集不足或不准确：需要通过多种途径收集数据，如电影院历史数据、社交媒体、问卷调查等，并尽可能地筛选和清洗数据以确保准确性。

2. 特征工程不充分：需要深入了解影厅观影人数的影响因素，如电影类型、上映时间、票价等，将这些因素转化为数值特征，并进行合适的缩放等处理。

3. 模型选择和调参：需要根据数据和任务选择合适的机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等，并进行调参以达到最佳效果。

解决这些问题的方法包括：

1. 数据收集和清洗：多途径收集数据，筛选和清洗数据时要仔细检查，使用适当的工具和技术，如Python中的pandas等。

2. 特征工程：深入了解影厅观影人数的影响因素，将其转化为数值特征，并进行合适的缩放等处理，可以使用Python中的scikit-learn等机器学习库。

3. 模型选择和调参：根据数据和任务选择合适的机器学习模型，并使用交叉验证等技术进行调参，可以使用Python中的scikit-learn等机器学习库。