【文件属性】：
文件名称：Oscar-Predictions:机器学习的线性回归模型。 一种算法根据前几年的提名来预测15个类别的2021年奥斯卡金像奖提名
文件大小：501KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-10 08:07:50
PowerShell
奥斯卡提名通常是不那么有声望的奖项（例如金球奖，BAFTA，评论家选择，行业奖项）提名的结果。 机器学习的标准线性回归模型用于基于前4年的提名来预测2021年奥斯卡金像奖的提名。
Oscars-TrainingData.csv包含大约4年的所有数据，包括奥斯卡奖，金球奖提名等。 对于每部电影，都有一个专用编号（大多数为0或1，有时为2），表示该电影在给定类别中获得了多少项提名。 这是该模型的训练数据。
Oscars-TestingData.csv包含有关2021部电影的相同数据（奥斯卡提名除外）。
modelling.py是一个可执行文件，使用户可以选择类别并查看预测的被提名人。
楼preview.py是执行modeling.py时来自Python控制台的视图。
在获得奥斯卡提名之后（2021年3月15日），我将上传一个文件，概述我的模型的准确性。
【文件预览】：
Oscar-Predictions-master
----Oscars-TestingData.csv(13KB)
----modeling.py(5KB)
----README.md(1017B)
----.idea()
--------.gitignore(38B)
--------misc.xml(192B)
--------encodings.xml(181B)
--------vcs.xml(180B)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(264B)
--------Oscars.iml(438B)
----preview.png(21KB)
----venv()
--------Scripts()
--------pyvenv.cfg(113B)
----Oscars-TrainingData.csv(40KB)