此为Kaggle平台上,经典回归类项目--对共享单车的租赁量预测; 数据集地址:https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/data 该项目包括但不限于对参与者在,缺失数据的补充、特征变换、可视化展示、特征工程、各大回归模型(如,GradientBoostingRegressor、RandomForestRegressor等)调参、训练、模型评估多方面的训练; ...
f1 = open(r'.\共享单车kaggle数据\train.csv') train=pd.read_csv(f1) f2=open(r'.\共享单车kaggle数据\test.csv') # 测试数据集 test=pd.read_csv(f2) 1.4 查看数据基本信息 1.4.1 数据大小 print('训练数据大小:',train.shape,'测试数据大小:',test.shape) 训练数据大小: (10886, 12) 测试数据...
【数据分析】Kaggle项目之共享单车数据分析(一) 项目背景自行车共享系统是一种租赁自行车的方法,注册会员、租车、还车都将通过城市中的站点网络自动完成,通过这个系统人们可以根据需要从一个地方租赁一辆自行车然后骑到自己的目的地归还。需要结合历史天气数据下的使用模式,来预测华盛顿共享自行车的租赁需求数据提供了跨越两年...
男性使用共享单车数量占比最大,达到77.4% 使用共享单车中30-40岁的用户最多,其次是20-30岁。 温度在50-80华氏度,共享单车需求量最大,这个判断存疑,温度,湿度存在正态分布。 湿度在30-70需求量最大,湿度过高会抑制共享单车需求量 能见度大于3,共享单车使用数量之间差别不大,但能见度小于3会影响单车的使用率。
首先,是一个关于自行车租赁预测的题目,Kaggle提供的训练数据是一个月前19点的使用情况,需要预测20天之后的使用情况,数据从Kaggle中下载。 数据共有12列,12个属性的意义如下: 属性的含义 读入训练数据 导入库和读入数据 训练数据总览 12列数据,并且数据没有缺失值。
Kaggle共享单车数据分析——数据可视化 @猴子求第七关门票 本文数据来源于Kaggle_Bike_Sharing_Demand。主要内容为模型前期的简要数据分析及可视化。 数据总览 代码语言:javascript 复制 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlib inline...
1.bikes.shp:共享单车的数据。 2.road.shp:商业圈道路数据。 3.range.shp:建筑物区域数据。 4.volunteer.xls:志愿者统计表。 二、要求 分析(60分) 1.创建一个6*6的格网,将商业圈道路数据随机分配到不同的志愿者进行管理。(10分) 2.对分配好的商业圈道路进行渲染,每种颜色表示一个志愿者,并导出为pdf格...
共享单车项目中,我们需要根据天气,风速,湿度,温度,时段等信息来预测华盛顿的自行车租赁需求。 训练集提供了11,12两年中每月前19天的每小时自行车租赁数据以及当时的时段,天气,风速,温度等信息。 测试集则提供了11,12两年每月20号至月底的每小时时段,风速,天气,温度等信息,不包括租赁数据(需要预测)。
岭回归(英文名:ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。
kaggle共享单车租用数据,通过历史租车数据并结合天气数据来预测租车需求 数据列表 数据名称上传日期大小下载 train.csv2018-09-09633.16KB test.csv2018-09-09316.27KB 文档 通过历史租车数据并结合天气数据来预测租车需求 字段说明: datetime:时间 season:季节,1=春,2=夏,3=秋,4=冬 holiday:节假日,0:否,1:是 wo...