自行车租赁预测：基于环境与季节因素的日租赁量估算

简介：
本研究探讨了环境及季节变化对自行车日租赁量的影响，提出了一种预测模型，旨在优化城市共享自行车资源分配。 本案例的目标是根据环境与季节变化每天预测自行车的租借情况。数据集中的属性详情如下： - 记录索引：即时记录编号。 - 日期（dteday）：具体日期信息。 - 季节：一年中四个不同的季节，分别表示为1:春季, 2:夏季, 3:秋季, 和4:冬季。 - 年份（yr）：数据集涵盖的年份是2011和2012。 - 月份（mnth）：从一月到十二月的具体月份。 - 小时（hr）：一天中的小时，范围为0至23点。 - 假日信息：记录天气日期是否属于节假日。 - 工作日指示符：如果某天既不是周末也不是假日，则值设为1；否则设置为0。 - 天气状况代码（weathersit）: 根据Freemeteo提供的数据，用数字表示不同的天气条件。具体来说，1代表晴朗、少云或部分多云；2表示薄雾加多云等类似情况；3用于小雪和小雨伴随雷暴及零星的云层；4则涵盖大雨带冰雹以及大雾。 - 温度：经过标准化处理后的摄氏温度数据，范围从-8到+39。这些值通过公式(t-t_min)/(t_max-t_min)计算得出，其中t_min和t_max分别是最小与最大可能的气温。 以上信息用于分析并预测自行车租借情况的变化趋势。