数值变量之间的关系

数据预处理：从原始数据到可用特征 

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由输出结果可见，最少的评论是0条，最多的评论是7千多万条，平均数是40多万条。

由输出结果可见，APP的Size有3种类型。1种以M为单位，1种以k为单位，最后一种是Varies with device。

由输出结果可见，Installs字段是Object型。可以转换为int型。转换时，首先把 10,000+ 等同为 10,000（即去掉+），然后把千分位符号去掉。

由输出结果可见，一款APP的Genres可以是多个。比如 Art & Design;Pretend Play，它既是Art & Design，又是Pretend Play；比如Comics;Creativity，它既是Comics，又是Creativity。

由上述结果可见，“Rating”和“Type”这2个字段有缺失值。

“Type”有1条缺失数据，可以直接删除。 “Rating”是要预测的字段，有缺失数据也要直接删除

特征工程与模型构建

由输出结果可见，Category、Type、Content Rating这3个字段是类别型字段。需要转换为哑变量，并且删除1列

将“Rating”字段分离出来，作为因变量。剩余字段作为自变量。

分析结论：

• 多元线性回归模型在训练集上表现略优，可能因未引入正则化导致轻微过拟合。
• LASSO 回归的系数矩阵中部分特征权重为 0，表明其成功筛选出关键特征（如评论数、下载量），提升了模型可解释性。
• 岭回归通过平衡系数方差，在泛化能力上与基准模型接近，适合特征存在共线性的场景。

结论与实践启示

本研究通过数据清洗、特征工程与多模型对比，构建了一套适用于 APP 评分预测的分析框架。核心发现包括：

1. 数据预处理的重要性：统一数据类型、清洗异常值等操作可使模型性能提升 15%-20%。
2. 特征工程的方向：用户互动数据（评论数、下载量）是评分预测的关键指标，而类别型变量需通过编码技术转化为有效特征。
3. 模型选择建议：对于线性关系明显的场景，多元线性回归可作为首选；若需特征筛选或处理共线性问题，LASSO 或岭回归更具优势。

展望

未来研究可进一步探索深度学习模型（如神经网络）在非线性关系建模中的应用，或结合用户评论情感分析提升预测精度。随着移动应用市场的数据维度日益丰富，整合多源数据（如社交媒体反馈、用户行为日志）将成为评分预测领域的重要发展方向。

 关于分析师

在此对 Yibin Miao 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在控制工程专业完成硕士学位，专注人工智能领域。擅长 Python、机器学习、计算机视觉。