Python是一种非常流行的编程语言，它可以帮助我们完成多种数据分析和预测工作。其中一个非常有趣的应用就是预测评分。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('ratings.csv')
# 处理数据
X = data.drop(['rating'], axis=1)
y = data['rating']
# 划分数据集
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)
# 预测评分
pred = model.predict(X_test)

以上的代码，我们首先使用pandas库读取了ratings.csv文件中的数据，然后通过train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集，接着建立了一个线性回归模型，并用fit函数将训练集数据拟合到模型中。最后，我们利用predict函数对测试集数据进行评分预测。

值得注意的是，在实际预测评分的过程中，我们除了使用线性回归模型，还可以使用其他机器学习算法，比如决策树、随机森林等等。此外，评分的预测结果也可能存在误差，需要针对具体情况进行误差分析和修正。