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📈 用户评分数据集在线性回归中的应用

在线性回归模型中，用户评分数据集常用于预测评分或分析用户行为。以下是关键知识点：

1. 数据集结构

   • 通常包含 用户ID、电影ID、评分值、时间戳 等字段
   • 示例片段：

     | 用户ID | 电影ID | 评分 | 评论数量 |
     |--------|--------|------|----------|
     | 101    | 202    | 4.5  | 12       |
     | 102    | 203    | 3.8  | 5        |
     

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2. 应用场景

   • 推荐系统：通过用户历史评分预测偏好
   • 趋势分析：结合时间戳研究评分变化规律
   • 模型评估：使用评分数据验证回归模型的准确性

3. 扩展学习

   • 如需了解如何构建线性回归模型，可参考：
     /Community/Technology_Tutorials/Machine_Learning/Linear_Regression/Implementation
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💡 小贴士：用户评分数据预处理时，需注意缺失值填充和异常值检测，以提高模型性能。
🔗 本数据集可结合 协同过滤算法 进行多维度分析。