PREDIKCIJA DOBITNIKA FILMSKE NAGRADE OSKAR UPOTREBOM MAŠINSKOG UČENJA

  • Jelena Milijević
Ključne reči: Mašinsko učenje, Logistička regresija, SVM, XGBoost

Apstrakt

У раду је вршена предикција добитника награде Оскар за најбољи филм и за глумачко остварење. Изтраживанје ове теме проистиче из њеног значаја za filmsku industriju. Korišćeni algoritmi su: Logistička Regresija, SVM, Random Forest, Bagging, XGBoost i Неуронска Мрежа. За евалуацију модела коришћена је 10-унакрсна валидација. У првој предикцији најбоље се показао Random Forest са таћчошћу 91,59%, а у другој XGBoost са 84,39%.

Reference

[1] Jeffrey S. Simonoff, Ilana R. Sparrow, Predicting movie grosses: Winners and losers, blockbusters and sleepers, 2000.
[2] Iain Pardoe, "Just how predictable are the Oscars?", 2005.
[3] Iain Pardoe, Dean K. Simonton, Applying discrete choice models to predict Academy Award winners, 2008.
[4] Predicting the 85th Academy Awards: Stephen Barber, Kasey Le, Sean O’Donnell December 13, 2012
[5] Prediction of Movies popularity Using Machine Learning Techniques: Muhammad Hassan Latif, Hammad Afzal, National University of Sceinces and technology, Pakistan, August 2016.
[6] Performance evaluation of seven machine learning classification techniques for movie box office success prediction: Nahid Quader, Md. Osman Gani, Dipankar Chaki , December 2017.
[7] Predicting the “Best Picture” Oscar Award Winner: Paul Ables, 2018.
[8] Revisiting predictions of movie economic success: random Forest applied to profits: Thaís Luiza Donega e Souza, & Marislei Nishijima, Ricardo Pires, Mart 2023.
[9] https://www.kaggle.com/datasets/matevaradi/oscar-prediction-dataset(pristupljeno u januaru 2024.)
[10] https://zenodo.org/records/4244691(pristupljeno u januaru 2024.)
Objavljeno
2025-03-04
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo