用jupyter写代码：根据共享单车数据集bike_train.csv，实现总租车数量预测功能任务 注意：后800条数据为测试集

好的，我可以为您提供代码实现。首先，让我们看一下数据集的基本信息：

数据集名称：bike_train.csv

数据集来源：Kaggle Bike Sharing Demand

数据集描述：该数据集包含每小时的共享单车租赁数据，其中包括日期、天气、温度等各种特征。目标变量为每小时的总租车数量。

数据集下载地址：https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/data

根据您的需求，我们需要使用Jupyter Notebook来对该数据集进行处理和分析。以下是代码实现：

首先，我们需要导入所需的Python库，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接着，我们需要读取数据集，代码如下：

data = pd.read_csv('bike_train.csv')

为了方便处理数据，我们需要将数据集中的目标变量（即总租车数量）与其他特征分开，代码如下：

X = data.iloc[:, :-3]
y = data.iloc[:, -1]

由于数据集中的特征数量比较多，并且各个特征之间的取值范围也有所不同，因此我们需要对数据进行标准化处理，代码如下：

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

接着，我们需要将数据集分为训练集和测试集，代码如下：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=800, random_state=42)

最后，我们使用线性回归模型对数据进行训练和预测，并计算模型的均方误差，代码如下：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差：', mse)

这样，我们就完成了总租车数量预测功能任务的实现。希望这些代码能够对您有所帮助！