奥斯卡预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：奥斯卡,电影预测,机器学习,最佳影片,最佳导演,最佳女主角,最佳男主角,最佳女配角,最佳男配角,数据科学
数据概述：
本数据集用于机器学习预测奥斯卡奖项，涵盖了1961年至2021年间奥斯卡六个主要奖项类别的提名者信息。数据集包含六个独立的.csv文件，分别为最佳影片、最佳导演和其他表演奖项（最佳女主角、最佳男主角、最佳女配角、最佳男配角）在1961年至2020年及2021年的提名记录。每行代表一个奥斯卡提名者，列包含提名者及其相关影片的不同信息，包括影片特征（如类型、IMDB评分、上映日期等）、奥斯卡统计数据（如影片总提名次数）以及奥斯卡前兆奖项的结果等。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的训练和验证，可用于预测奥斯卡奖项的获奖者。研究人员可以利用此数据集进行电影行业趋势分析、奖项预测模型的开发和评估等。数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解奥斯卡奖项的历史、提名和获奖规律，以及机器学习在预测分析中的应用。
