写出python爬取猫眼电影并回归预测票房的完整代码

要编写一个完整的Python脚本来爬取猫眼电影数据并进行回归预测票房，我们需要分几个步骤：

1. **数据获取**：使用Python的requests库和BeautifulSoup库来抓取网页信息，通常从HTML中提取电影的相关数据，如名称、上映日期等。

2. **数据解析**：解析获取到的数据，可能涉及到JSON或HTML编码。

3. **数据存储**：将数据保存为CSV文件或数据库，方便后续处理。

4. **特征选择与预处理**：根据业务需求选择影响票房的关键特征，比如导演、主演、评分等。

5. **回归模型训练**：使用机器学习库（如scikit-learn）选择合适的回归算法（如线性回归、决策树回归等），对数据进行训练。

6. **模型评估**：对模型进行性能评估，例如计算R²分数或均方误差。

由于这里不能直接展示运行代码，我可以给你提供一个基本框架，你可以根据实际环境和需求调整细节：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Step 1: 获取数据
def fetch_movie_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 根据HTML结构提取所需数据，这只是一个示例，具体解析方法需要看实际页面
    data = []
    for movie in soup.find_all('div', class_='movie-item'):
        title = movie.h3.text
        release_date = movie.find('span', class_='release-date').text
        # ...其他字段的提取
        data.append([title, release_date, ...])  # 这里假设有更多字段
        
    return data

url = "https://www.maoyan.com/board/4"  # 示例猫眼电影首页，实际网址可能不同
movies = fetch_movie_data(url)

# Step 2: 数据整理
df_movies = pd.DataFrame(movies, columns=['Title', 'Release Date', '...'])  # 用真实的列名替换省略号

# Step 3: 存储数据
df_movies.to_csv('movie_data.csv')

# Step 4: 特征工程与预处理
# 假设票房是目标变量，其余列为特征
X = df_movies.drop('BoxOffice', axis=1)
y = df_movies['BoxOffice']

# Split dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Step 5: 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Step 6: 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
# 可能需要计算相关指标如RMSE or R²