Python谷歌商店Google Play APP评分预测：LASSO、多元线性回归、岭回归模型对比研究

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原文出处：拓端数据部落公众号

在移动应用市场竞争白热化的当下，APP 评分已成为衡量用户满意度、影响下载转化率的关键指标。据统计，谷歌商店中评分每提升 1 分，应用下载量平均增长 30% ，这使得精准预测 APP 评分成为开发者优化产品策略、抢占市场份额的核心需求。作为数据科学家，我们深知，构建高可信度的评分预测模型，不仅需要先进的算法支撑，更依赖严谨的数据清洗与特征工程流程。

研究背景与数据概况

本文基于实战咨询项目，以谷歌商店 10,841 条 APP 数据为研究对象，借助 Python 语言及 scikit-learn 库，系统性呈现从原始数据到预测模型的完整技术链路。在数据预处理环节，我们解决了多类型数据清洗难题，如对 Size 字段中 “k”“M” 单位的标准化转换、Installs 字段符号处理等，同时针对类别型变量提出了高效的独热编码方案。在模型构建阶段，我们对比多元线性回归（MLR）、LASSO 回归、岭回归三种经典算法，通过严谨的模型评估指标 —— 均方误差（MSE）与决定系数（<nobr aria-hidden="true"><span style="width: 1.404em; display: inline-block;"><span style="display: inline-block; position: relative; width: 1.188em; height: 0px; font-size: 16.24px;"><span style="position: absolute; clip: rect(1.242em, 1001.19em, 2.373em, -999.997em); top: -2.206em; left: 0em;"><span style="display: inline-block; position: relative; width: 1.188em; height: 0px;"><span style="position: absolute; clip: rect(3.128em, 1000.76em, 4.151em, -999.997em); top: -3.984em; left: 0em;"><span style="font-family: MathJax_Math-italic;">R</span><span style="display: inline-block; width: 0px; height: 3.99em;"></span></span><span style="position: absolute; top: -4.362em; left: 0.757em;"><span style="font-size: 11.4817px; font-family: MathJax_Main;">2</span><span style="display: inline-block; width: 0px; height: 3.99em;"></span></span></span><span style="display: inline-block; width: 0px; height: 2.212em;"></span></span></span><span style="display: inline-block; overflow: hidden; vertical-align: -0.059em; border-left: 0px solid; width: 0px; height: 1.128em;"></span></span></nobr><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><msup><mi>R</mi><mn>2</mn></msup></math> Score），量化不同模型在 APP 评分预测中的表现差异。

我们希望通过本次研究，为数据从业者提供一套可复用的 “数据清洗 - 特征工程 - 模型对比” 方法论。目前，完整的《谷歌商店 APP 评分预测项目文件》已上传至会员社群，扫码进群即可与 600 + 行业精英共同探讨技术细节，获取代码、数据集及可视化报告，一同解锁数据驱动的 APP 增长新策略。

本文将对10841条谷歌应用商店中APP的数据进行分析建模，然后通过APP名称、APP类别、APP评论数等属性预测APP的评分

数据截图

环境：

• Linux Ubuntu操作系统
• Jupyter代码编辑器
• Python 3.6.9
• scikit-learn 0.24.2

数据字段解释

App： APP（应用程序）的名称；

Category： APP所属类别，如商业、美妆；

Rating： APP评分。分数在0~5之间；

Reviews： APP评论数；

Size: APP的大小；

Installs: APP下载量；

Type: APP免费还是付费。有2个类别，分别是Free和Paid；

Price: APP价格；

Content Rating:该APP多大年龄可以玩；

Genres: APP风格；

Last Updated:最近一次更新时间；

Current Ver:目前的版本；

Android Ver:安卓的版本。

数据预处理：从原始数据到可用特征 

App字段是应用程序的名字，没有分析价值。所以删除该字段。

Category有一条值是1.9，不合理。

只有1条数据，直接删除

APP共有33个类别。

根据统计结果，Rating字段最小值是1分，最大值是5分，平均数是4.19分。正常。

由输出结果可见，大部分APP都集中在4分左右。

由输出结果可见，Reviews字段的含义是评论数量，但是类型却是Object类型，应该转换成int类型。

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，有1695条这样的数据。Size字段的数据无法填补，所以把这1695条数据删除

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，价格前面都有$符号。去掉$符号，然后把字段类型转换为float。

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。