典型文献
基于极端随机树的票房回归模型
文献摘要：
为进一步挖掘票房影响因素,文章以2600个电影的18维数据为样本,分别利用随机森林、极端随机树、梯度提升树,三种集成学习算法对票房进行回归分析,并通过特征重要性分析影响票房的关键因素.极端随机树的预测效果最好为91.7％,较最新的中国电影票房结果提升了6％,对票房影响重要性前三分别为电影编剧、导演和类型.
文献关键词：
极端随机树;电影票房;预测
中图分类号：
作者姓名：
吴雨桐;马传香
作者机构：
湖北大学计算机与信息工程学院,湖北 武汉 430062;湖北省高校人文社科重点研究基地(绩效评价信息管理研究中心),湖北 武汉 430062
文献出处：
引用格式：
[1]吴雨桐;马传香-.基于极端随机树的票房回归模型)[J].电脑与信息技术,2022(04):11-14
A类：
B类：
极端随机树,梯度提升树,集成学习算法,特征重要性分析,中国电影,电影票房,影响重要性,编剧,导演
AB值：
0.247198
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