python机器学习电影票房的分析与预测代码

以下是一个简单的电影票房分析与预测的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
df = pd.read_csv('movie_data.csv')

# 数据清洗
# ...

# 特征工程
# ...

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error:", mse)

# 使用模型进行预测
new_data = pd.read_csv('new_movie_data.csv')
X_new = # 特征工程处理后的新数据
y_new_pred = model.predict(X_new)
print("Predicted box office:", y_new_pred)

需要注意的是，电影票房受到很多因素的影响，包括演员阵容、导演、电影类型、上映时间等等，因此特征工程的处理对于模型的准确性非常重要。同时，这只是一个简单的线性回归模型，实际应用中可能需要更加复杂的模型来提高预测准确性。