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Le contenu original de Netflix est-il en train d'empirer? – Hunter Kempf

Le contenu original de Netflix est-il en train d'empirer? - Hunter Kempf


En utilisant les données disponibles, je vais créer un modèle de régression logistique simple pour prédire l’état d’un spectacle. Pour cette analyse, l’ensemble de formations est limité, mais le modèle peut encore fournir quelques indications sur les caractéristiques importantes de la décision de Netflix de renouveler ou de terminer un spectacle.

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Étant donné que la note moyenne des émissions renouvelées par rapport aux offres terminées semble être une différence majeure, un modèle très simple et intuitif consisterait à prédire une note IMDB plus élevée comme renouvelée et une note plus basse comme terminée.

Mon modèle prendra en compte plus de fonctionnalités que simplement la notation et, espérons-le, pourra fournir quelques indications sur la raison pour laquelle les spectacles sont renouvelés ou clôturés par la direction de Netflix.

Rapports de classification pour la formation et les données de test

Pour la petite taille du jeu de données avec lequel je travaille et la simplicité du modèle, ces scores de précision sont plutôt bons! Nous allons maintenant examiner les coefficients de la régression logistique pour déterminer les caractéristiques les plus importantes pour déterminer si une émission sera renouvelée ou terminée. Pour ces coefficients, des valeurs plus élevées signifient qu'une valeur plus élevée dans la colonne correspond à une probabilité plus grande qu'un spectacle soit renouvelé. Une valeur négative élevée signifie qu'un spectacle présentant cette caractéristique a plus de chances d'être terminé.

Coefficients de régression logistique

Nous pouvons donc constater que les émissions les plus récentes (valeur d’année plus élevée) ont plus de chances d’être renouvelées. De plus, si une émission est classée avec un sous-genre d'animation, elle est beaucoup plus susceptible d'être annulée. La notation IMDB a un impact positif significatif mais pas autant que nous l'avions supposé de notre analyse exploratoire.

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