该项目旨在利用numpy 库实现CART 回归树与GBDT 模型，以预测电影票房。
通过对电影相关特征的分析和处理，使用CART 回归树和GBDT 模型进行训练，得到准确的票
房预测结果。
工作内容：使用numpy 库实现了CART 回归树和GBDT 的算法模型；对电影数据进行清洗
和特征处理，包括特征选择、缺失值处理等；利用CART 回归树进行初步的电影票房预测，并
优化模型的准确性；使用GBDT 模型进行进一步的训练和提升预测性能；对模型进行调参和优
化，提高了电影票房预测的准确度和稳定性；对cart 处理大量数据的实现进行了索引优化，大
幅度减少了空间资源的占用
点击空白处退出提示
评论