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IMDb 电影 5000 强

发布时间：2026-03-17 14:30:29资源ID：2032012533110837249资源类型：免费

该数据集《IMDb Top 5000 Movies》主要用于监督学习任务，数据形态以表格为主。 题目说明：Top 5000 IMDb Movies with Writers and Directors 任务类型：表格监督学习。 建议流程：先做缺失值/异常值处理与特征编码，再比较逻辑回归、随机森林、XGBoost。 评估建议：使用分层切分或交叉验证，优先关注 F1、Recall、AUC 等分类指标。 可用文件：results_with_crew.csv。 This dataset contains the 5,000 highest rated movies on IMDb, with complete information on title, year, average rating, votes, duration, genres, directors, writers and direct links to IMDb. Data Source: https://developer.imdb.com/non - commercial - datasets/ Processing and Code Repository: https://github.com/TiagoAdriaNunes/imdb_top_5000/blob/main/imdb_analysis_duckdb_version.R Pipeline: https://github.com/TiagoAdriaNunes/imdb_top_5000/actions/workflows/imdb - pipeline.yml Shiny App for Data Visualization: https://tiagoadrianunes.shinyapps.io/IMDB_TOP_5000/

IMDb 电影 5000 强

摘要概览

该数据集《IMDb Top 5000 Movies》主要用于监督学习任务，数据形态以表格为主。 题目说明：Top 5000 IMDb Movies with Writers and Directors

任务类型：表格监督学习。

建议流程：先做缺失值/异常值处理与特征编码，再比较逻辑回归、随机森林、XGBoost。

评估建议：使用分层切分或交叉验证，优先关注 F1、Recall、AUC 等分类指标。

可用文件：results_with_crew.csv。

This dataset contains the 5,000 highest rated movies on IMDb, with complete information on title, year, average rating, votes, duration, genres, directors, writers and direct links to IMDb.

Data Source: https://developer.imdb.com/non - commercial - datasets/

Processing and Code Repository: https://github.com/TiagoAdriaNunes/imdb_top_5000/blob/main/imdb_analysis_duckdb_version.R

Pipeline: https://github.com/TiagoAdriaNunes/imdb_top_5000/actions/workflows/imdb - pipeline.yml

Shiny App for Data Visualization: https://tiagoadrianunes.shinyapps.io/IMDB_TOP_5000/