【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 Kaggle入门项目之城市自行车共享系统使用状况分析及预测python源码+项目说明.zip ## 项目简介 城市租用自行车计划是在城市中部署若干个自助租车处。在这个由租车处组成的网络中使用者可自助租用、归还自行车。迄今为止,全世界已经有500多个自助自行车租用处。 这个租车系统产生的诸如租车时间、租借/交还位置,时间消费等数据引起了人们的关注。租车系统也借此成为了一个感知网络。本题目要求借助华盛顿的历史数据来预测租车系统的租借需求。 ## 项目数据介绍 - datetime:代表数据日期,以年-月-日 小时的形式给出。 - season:数据记录时的季节。1 为春季, 2为夏季,3 为秋季,4 为冬季。 - hodliday:当日是否为假期。1代表是,0代表不是。 - workingday:当日是否为工作日,即既不是周末也不是假期。1代表是,0代表不是。 - weather:当日天气: 1. 天气晴朗或者少云/部分有云。 2. 有雾和云/风等。 3. 小雪/小雨,闪电及多云。 4. 大雨/冰雹/闪电和大雾/大雪。 - temp - 当日摄氏温度。 - atemp - 当日人们感觉的温度。 - humidity - 当日湿度。 - windspeed - 风速。 - casual -非预定自行车的人数 - registered - 登记预定自信车的人数。 - count - 总租车数,我们需要预测的值。即casual+registered数目。
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