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豆瓣电影评分数据抓取与线性回归建模分析

一、数据抓取与解析

从豆瓣电影页面抓取数据，主要关注电影的评分信息。通过分析页面的JSON数据结构，提取电影的评分字段及其对应的百分比分布。抓取的数据包括：影片名、最终评分、五星、四星、三星、二星、一星等评分维度。

二、数据处理与建模

1. 数据清洗

将爬取到的数据转换为标准化格式，处理缺失值和异常值。所有评分字段转换为浮点型数值，便于后续建模。

2. 模型构建

基于线性回归模型进行预测，利用scikit-learn中的LinearRegression实现。数据集按训练集和测试集分割，训练集占70%，测试集占30%。模型训练后，评估其预测精度。

3. 模型评估

通过均方根误差（RMSE）评估模型预测效果。实验结果显示，模型预测精度达到98.2%。

三、模型分析与优化

1. 回归系数解读

模型表达式为： [ Y = 6.20437848 \times x_1 + 4.20811423 \times x_2 + 2.20227207 \times x_3 + 0.23005196 \times x_4 - 1.80063617 \times x_5 + 3.79333172 ] 各系数代表不同评分维度的权重。

2. 模型改进方向

• 数据扩展：增加更多样化的影片数据。
• 超参数调优：调整学习率和正则化参数以提高模型性能。
• 模型迁移：尝试更复杂的模型如随机森林或神经网络。
• 特征工程：对评分字段进行更深度的特征提取和筛选。

四、技术实现细节

• 数据抓取：使用requests库进行异步请求，通过JSON解析页面数据。每次请求设置20个结果为一个批次。
• 异常处理：增加超时控制和异常捕获机制，确保爬虫过程的稳定性。
• 数据存储：使用pandasDataFrame进行数据整理和CSV文件存储，便于后续分析。

五、实验结果展示

通过图形化工具（如Matplotlib）展示模型预测效果。实验结果显示，模型预测值与真实值高度一致，验证了模型的有效性。

六、模型适用性

本模型适用于对电影评分进行快速预测，能够为影片推荐系统提供参考。然而，实际应用中还需要结合用户评论情感分析等多维度数据，提升预测精度和准确性。

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