Python是一種非常流行的編程語言，它可以幫助我們完成多種數據分析和預測工作。其中一個非常有趣的應用就是預測評分。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 讀取數據集
data = pd.read_csv('ratings.csv')
# 處理數據
X = data.drop(['rating'], axis=1)
y = data['rating']
# 劃分數據集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 建立模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 預測評分
pred = model.predict(X_test)

以上的代碼，我們首先使用pandas庫讀取了ratings.csv文件中的數據，然后通過train_test_split函數將數據集隨機劃分為訓練集和測試集，接著建立了一個線性回歸模型，并用fit函數將訓練集數據擬合到模型中。最后，我們利用predict函數對測試集數據進行評分預測。

值得注意的是，在實際預測評分的過程中，我們除了使用線性回歸模型，還可以使用其他機器學習算法，比如決策樹、隨機森林等等。此外，評分的預測結果也可能存在誤差，需要針對具體情況進行誤差分析和修正。