Toàn bộ báo cáo của dự án này đều được tổng hợp trong file: final.ipynb
Dự án này được hoàn thành bởi nhóm 7. Là dự án học máy đầu tiên mà nhóm chúng tôi thực hiện, nó đã được chứng minh là một trải nghiệm học tập vô cùng quý giá. Chúng tôi đã học được rất nhiều điều trong quá trình thực hiện và thực sự đã nỗ lực hết mình, tuy nhiên, sai lầm là một phần tự nhiên của quá trình học hỏi và chúng tôi có thể đã mắc phải một số lỗi. Mọi phản hồi và phê bình mang tính xây dựng không chỉ được hoan nghênh mà còn được khuyến khích.
Ngành công nghiệp điện ảnh khá phổ biến trong xã hội ngày nay và ngày càng phổ biến hơn mỗi năm. Mỗi năm, những tác phẩm bom tấn ra mắt, đem về hàng trăm triệu đô la (đôi khi là hơn 1 tỷ đô la), trở thành những bộ phim xuất sắc. Tuy nhiên, đối với tất cả những bộ phim thành công, có rất nhiều bộ phim khác thất bại tại phòng vé và gây thất vọng về mọi mặt. Mục tiêu của dự án này là phân tích điều gì làm cho một số bộ phim thành công, trong khi một số khác lại không, dựa trên một thuộc tính là doanh thu phòng vé toàn cầu. Hơn nữa, sau khi phân tích dữ liệu về những bộ phim này, chúng tôi mong muốn dự đoán một cách chính xác doanh thu của phim vì việc biết những yếu tố quan trọng dẫn đến thành công có thể là gì đối với những người trong ngành tỏ ra cực kỳ hữu ích. Chúng tôi quyết định đây là một thử thách thú vị để thực hiện và đã đưa ra ý tưởng này độc lập trước khi tìm thấy bộ dữ liệu. Vì dường như là một dự án khởi đầu tốt cho chúng tôi, nên chúng tôi quyết định bắt đầu nghiên cứu. Dữ liệu được thu thập từ TMDb (The Movie Database). Notebook này là kết quả, bao gồm toàn bộ khám phá data analysis, feature engineering and feature selection, và mô hình hóa. Cảm ơn bạn đã dành thời gian để xem công việc của chúng tôi và chúng tôi hy vọng bạn sẽ thích nó!