X,Y=bike['temp'],bike['count'] X=stats.add_constant(X)#给矩阵X添加常数项 reg = stats.OLS(Y,X).fit()#将XY进行拟合回归 print(reg.summary())#得出结果 train=bike.sample(frac=0.7)#在样本中抽取70%作训练模型，其余30%作为测试集 test=bike[~bike.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('count~temp',train).fit()#以价格为自变量，面积为因变量拟合了一个新模型 ypred,ytrue=mdl.predict(test['temp']),test['count']#得到预测价格和真实价格 frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue))#计算均方根误差以评价模型性能 #如果是预测连续变量的模型，可以将RMSE的值与目标变量的平均值进行比较，以判断模型的预测误差是否足够小 l=frmse/np.mean(ytrue)在这之中，我们得到的frmse为164.7，l值为0.8，这说明了什么

在这段代码中，我们使用了线性回归模型来对自行车租赁数量（count）和温度（temp）之间的关系进行建模。通过对训练数据进行拟合，我们得到了一个模型。然后，我们使用这个模型对测试数据进行预测，并计算预测值与真实值之间的均方根误差（RMSE）和误差与目标变量平均值的比率（l值）。

具体来说，frmse值为164.7，表示模型的预测误差比较大。而l值为0.8，说明模型的预测误差相对于目标变量的平均值还是比较大的。因此，我们可以考虑改进模型，以提高其预测性能。

相关问题

X,Y=bike['temp'],bike['count'] X=stats.add_constant(X)#给矩阵X添加常数项 reg = stats.OLS(Y,X).fit()#将XY进行拟合回归 print(reg.summary())#得出结果 train=bike.sample(frac=0.7)#在样本中抽取70%作训练模型，其余30%作为测试集 test=bike[~bike.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('count~temp',train).fit()#以价格为自变量，面积为因变量拟合了一个新模型 ypred,ytrue=mdl.predict(test['temp']),test['count']#得到预测价格和真实价格 frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue))#计算均方根误差以评价模型性能 #如果是预测连续变量的模型，可以将RMSE的值与目标变量的平均值进行比较，以判断模型的预测误差是否足够小 l=frmse/np.mean(ytrue)这段代码说明了什么，做了什么事情

这段代码实现了一个简单线性回归模型，包括数据拟合、模型评价和模型应用。具体说明如下：

首先，将数据集中“temp”列作为自变量X，将“count”列作为目标变量Y，使用stats库中的add_constant函数给矩阵X添加常数项，然后使用OLS函数对XY进行拟合回归，得到reg对象。接着，使用reg对象的summary方法打印回归结果的详细信息。

然后，将原始数据集bike随机抽取70%作为训练集train，剩余30%作为测试集test。使用OLS.from_formula函数以价格为自变量，骑行人数为因变量拟合了一个新模型mdl。

接着，使用mdl对象对测试集中的自变量进行预测，得到预测值ypred和真实值ytrue，然后计算均方根误差（frmse）以评估模型性能，并将其除以目标变量的平均值，得到RMSE与目标变量平均值之比（l），以判断模型的预测误差是否足够小。

综上，该代码实现了一个简单线性回归模型，并使用均方根误差来评估模型性能，以及通过RMSE与目标变量平均值之比来判断模型的预测误差是否足够小。

sns.boxplot(x='season', y='count', data=bike)#绘制所有的季节和租车关系之间的箱型图把颜色改为[pink

您可以使用以下代码来修改颜色为粉色：

sns.boxplot(x='season', y='count', data=bike, color='pink')

这会绘制所有季节和租车数量之间的箱型图，并将颜色设置为粉色。请确保您已经导入必要的库（例如seaborn）并正确设置数据框。