文件名称：artwork:根据艺术品的尺寸和使用的材料来预测艺术品的创作日期
文件大小：1.83MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-26 21:11:09
Python
泰特美术馆艺术品 介绍 使用泰特美术馆（Tate Art Museum）的数据集，我对该项目的目标是分析数据，并了解随机森林算法在预测艺术品创作年份方面的表现如何。 使用的软件包和资源 主要包装： 脾气暴躁的 斯克莱恩 大熊猫 Matplotlib 数据源可在github页面上找到。 探索性数据分析 看一下下面的图，似乎该系列中的绝大多数艺术品的高度都小于5000mm，宽度小于3000。要查看某件艺术品的尺寸是否存在某种趋势，在艺术品的长宽比（即宽度/高度）和作品的创作年份之间绘制图。 如先前所怀疑的那样，艺术品的尺寸和创作日期之间似乎存在某种模式。 看一下下面的左图，从1850年代到2000年代似乎略有上升的趋势。 当查看右边的图时，这种趋势变得更加清晰，右边的图显示了左边图的放大图像。 除了艺术品的尺寸外，我认为可能有兴趣看看这个系列中5位最受欢迎的艺术家是谁。 有趣的是，最受
【文件预览】：
artwork-main
----art data.csv(13.72MB)
----artwork analysis.py(4KB)
----imgs()
--------top 10 materials.png(19KB)
--------width vs length.png(14KB)
--------top 5 artists.png(10KB)
--------aspect ratio vs time closer.png(13KB)
--------aspect ratio vs time.png(10KB)
----README.md(7KB)