电影类型分类数据集

背景描述

电影类型分类
一个包含 50,000 部虚构电影的合成数据集，用于实践类型分类

数据说明

电影类型分类数据集（适合初学者）
这是一个为教育和实验目的而创建的合成数据集，专为机器学习初学者量身定制，用于练习分类任务。它包含 50,000 个虚构的电影记录，每个记录都具有各种结构化和非结构化特征，旨在反映电影数据中的真实模式。

主要目标是使用文本（描述）和元数据（如评级、持续时间、国家/地区等）信息来预测电影的类型。该数据集模拟了一个真实场景，其中流派分类可用于构建推荐系统、组织内容或用作自然语言处理和表格特征建模中的监督学习问题。

任务
任务是将电影分为七种预定义类型之一：
动作、喜剧、戏剧、浪漫、惊悚、恐怖和奇幻

此任务适用于：

探索性数据分析 （EDA）
文本预处理和矢量化
使用机器学习模型进行多类分类
NLP 技术，例如 TF-IDF、单词嵌入或转换器
将结构化和非结构化数据合并到单个模型中
数据集详细信息
总记录数：50,000 部电影
总功能： 17 列
包括结构化元数据和文本摘要
该数据是完全合成的，这意味着它不会使用或复制任何现实世界的受版权保护的内容
该列是目标变量，所有其他字段都是可用于预测的输入。Genre

此数据集轻量级、干净且随时可用，非常适合学习工作流程，例如：

数据清理
特征工程
模型评估和验证
部署就绪的分类管道
文件
movie_genre_classification_final.csv
包含 50,000 行× 17 列，以 UTF-8 编码的 CSV 格式保存。