如何预测一部电影的IMDb评分？ | Mixlab跨学科课程

在国外最权威的评分机构IMDb中有88%的人打了1 分。

那么问题来了，IMDb是什么？

互联网电影数据库

Internet Movie Database

简称IMDb

IMDb创办于1990年，是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视艺人、电子游戏和电影制作小组的在线数据库。IMDb评分代表了一部电影的水平，是评判一部电影到底值不值得观看的重要指标。

那么，如何预测一部电影IMDb评分？有哪些因素是影响IMDb评分的呢？本系列将使用机器学习来完成这一研究课题。

机器学习实验课

本系列由4课组成

第1课  线性回归-最简单的理解世界的方式；

第2课 二分类为例-理解模型的优缺点；

第3课 到底模型学了什么？通过SHAP-Xgboost预测房价；

第4课 洞察影响IMDb评分的原因、电影IMDb评分预测。

编程语言是python，开发环境使用jupyter notebook。涉及的相关库：

numpy

科学计算的基础软件包

pandas

基于numpy的分析结构化数据的工具包

sklearn

非常强力的机器学习库

xgboost

分布式梯度提升算法库

catboost

一种能够很好地处理类别型特征的梯度提升算法库

shap

可解释机器学习库

matplotlib

python绘图库，与numpy一起用

可有效替代MatLab

seaborn

基于matplotlib的图形可视化python包

opencv

跨平台计算机视觉和机器学习软件库

paddlehub

便捷获取PaddlePaddle生态下的预训练模型

完成一键预测

第一课 

线性回归-最简单的理解世界的方式

通过最简单的线性回归，同学们可以熟悉机器学习开发流程，包括数据集、数据预处理、训练模型、评估模型、使用模型进行预测。

然后，结合经典的糖尿病患者数据集，介绍了探索数据集、数据可视化的方法。

第二课

二分类为例-理解模型的优缺点

以二分类问题为例，尝试各种模型的使用，理解各种模型的优缺点，重点掌握树模型：决策树、随机森林、梯度提升的使用。

第三课

到底模型学了什么？

以波士顿房价预测为例，重点练习seaborn探索数据集的各种图表，掌握分析数据集的思路；然后练习xgboost的使用，掌握训练、保存、加载以及如何使用模型；最后，介绍了SHAP值，通过SHAP值来了解模型学习到的特征分布。

SHAP

是一个python库，基于Shapley值的方法，使用合作博弈论来解释机器学习模型学习输入、输出。

Shapley值由Shapley在1953年创造，主要思想是根据玩家对总支出的贡献来为玩家分配支出的方法，玩家根据贡献值在联盟中进行合作并从这种合作中获得一定的收益。

在波士顿房价的预测中，我们可以知道模型认为，人口状况和住宅的房间数量是影响房价的关键因素。

针对每个预测的房价结果，还可以给出到底是因为什么因素所得出的结论。

比如下图所示，房价16.6高于基础报价14.14是由CRIM（犯罪率）和LSTAT（人口状况）的情况所增加的。表达为数学公式可以为：

f(x)=base_value+shape_values.sum()

第四课

洞察IMDb评分及评分预测

使用kaggle上的IMDb的电影数据集，通过深度学习识别电影海报的人脸数量，作为特征补充到数据集，然后把IMDb的评分作为目标值，训练一个基于catboost的回归模型，并通过shap值研究高分的决定特征是哪些。

结合以上2张图，我们可以有以下的洞察：

年份虽然是主要的决定因素，但与评分的关系比较复杂；

海报中是否出现人物也是一个关键的因素；

喜剧、爱情、战争、犯罪剧普遍具有较高的评分；

动作、历史、科幻具有较低的评分。

探索可能性

由于为了课程演示方便，仅从海报中提取了人脸数量，下一步可以拓展更多的特征，比如海报中的内容、海报的主要色调、构图形式、明暗等设计特征，重点挖掘哪些设计特征可能影响评分；

当然，决定IMDb分数高低的因素肯定不止海报设计的好坏，还有电影本身的剧情，针对这个可以通过评论来挖掘剧情的特征；另外，还有演员、导演等特征。

特征越多，是不是代表着越能挖掘到影响IMDb评分的决定因素，以及是否可以预测得越准，有一定的可能性。但需要我们进一步通过实验来进行探索。