电影票房预测训练与测试数据集MovieRevenuePredictionTraining-TestingDataset-diegomartneztaboada
数据来源：互联网公开数据
标签：电影票房预测, 机器学习, 回归分析, 数据预处理, 票房数据, 电影行业, 数据集, 模型训练
数据概述：
该数据集包含用于电影票房预测的训练集和测试集数据，涵盖了与电影票房相关的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据特征内容推测为历史电影数据。
地理范围：未明确地理范围，但根据电影内容推测为全球范围内的电影票房数据。
数据维度：数据集包括多个特征，如Index、00、01、02、0325、050、06、07、08、10、100、1002、101、10th、11、110、114、11th、12、120、122、125、12th、13、130、136、138、13th、14、140、145、14th、15、150、1500、157、15th、16、160、1600、168、16th、17、170、172、18、180、182、1830、185、18th、19、192、193、1938、1941、195、1950、1950s、1954、1960、1960s、1961、1963、1964、1965、1967、1968、1969、1970s、1973、1974、1977、1978、1979、1980、1980s、1981、1983、1985、1986、1987、1988、1989、1990、1990s、1991、1992、1993、1994、1995、1996、1997、1998、1999、19th、1st、20、200、2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008等，以及对应的票房数据（可能作为目标变量）。
数据格式：CSV格式，包含X_train.csv、y_train.csv（训练集特征和标签）、X_test.csv（测试集特征），便于数据分析和模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电影票房预测、影响因素分析等方面的学术研究，如探索电影特征与票房之间的关系。
行业应用：可以为电影行业提供数据支持，特别是在电影发行、市场预测、投资决策等方面。
决策支持：支持电影公司、投资机构等进行票房预测和风险评估，优化电影项目的投资回报。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握票房预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索电影票房的影响因素，构建预测模型，帮助用户提升票房预测的准确性和决策效率。
