Как угодить кинозрителю и не потерять деньги: составляем план закупок при помощи ML

[Marduk]

Интересный подход, но насколько релевантна аудитория ресурса MovieLens — аудитории пассивных «зрителей», не оставивших оценок? :)

Как-то со 112 строчкой в предсказаниях странно: видимо слов Star Wars не хватило бедному Хану Соло

[roryorangepants]

Я правильно понимаю по скриншоту с оценкой важности фич модели Random Forest, что вы используете Rating фильма в качестве одной из фич? Но разве Rating — это не постериорная характеристика фильма, которая неизвестна для ещё не вышедших фильмов?

Также не совсем понятно, почему в реальных условиях был протестирован алгоритм без модификации?
Вы пишете:

Отбирать меньше 60 фильмов из данного количества может не иметь смысла, а в совокупности с тем, что в реальных условиях “граница прибыльности” нового алгоритма может несколько сместиться вправо, было решено тестировать изначальный алгоритм.

Однако же если посмотреть на качество прогнозов изначального и финального алгоритмов, видно, что как раз таки изначальный алгоритм был бы лучше, если бы имело смысл отбирать меньше 60 фильмов.