首尔共享单车需求数据集在R语言中的回归分析（含Word报告*期末大作业）.zip

简介：
本资料包含一个关于首尔共享单车需求的数据集，在R语言中进行回归分析的研究。附有详细的Word报告，适合用作课程期末作业或学习参考。 首尔自行车数据分析 R中首尔共享单车需求数据集的回归分析 执行模型分析以预测每小时所需的自行车数量，从而确保租赁自行车的稳定供应。使用R、机器学习和统计建模技术进行此项工作。 **导言：数据集背景动机** 目前许多主要城市引入了租赁自行车服务，旨在提高交通便捷性、舒适度及环保效果。为了保证公众在适当的时间能够方便地获取并使用这些租赁自行车，缩短等待时间至关重要。因此，提供稳定的租赁自行车供应成为关键问题之一。影响自行车可用性的因素众多，包括温度、一天中的时间段、节假日以及季节等。 本研究基于规则的模型预测了首尔市天气数据对共享单车需求的影响，并采用了两个主要的数据集：即首尔自行车和首都自行车共享计划。该分析通过重复交叉验证方法训练五个统计模型（立方体法、正则化随机森林、分类与回归树、K近邻以及条件推理树），并利用测试集进行评估。采用R²值、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及变异系数(CV)等多重指标衡量各种回归模型的预测性能。 结果显示，基于规则的CUBIST模型在解释汉城自行车共享数据集中约95%的方差（即R²）方面表现优异。