对kaggle中单车数据集中以atemp', 'humidity', 'windspeed','count','season为自变量，count为因变量进行回归，给出详细的代码

好的，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入库和数据集：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集
df = pd.read_csv('bike-sharing.csv')

2. 创建自变量和因变量：

# 创建自变量 X 和因变量 y
X = df[['atemp', 'humidity', 'windspeed', 'season']]
y = df['count']

3. 创建模型并进行训练：

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

4. 进行预测：

# 预测
y_pred = model.predict(X)

5. 输出模型评估结果：

# 输出模型评估结果
print('R^2 Score:', model.score(X, y))

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集
df = pd.read_csv('bike-sharing.csv')

# 创建自变量 X 和因变量 y
X = df[['atemp', 'humidity', 'windspeed', 'season']]
y = df['count']

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

# 输出模型评估结果
print('R^2 Score:', model.score(X, y))

需要注意的是，这里只是一个简单的线性回归示例，实际上在使用机器学习模型时还需要进行许多其他的操作，比如数据清洗、特征工程、模型选择等等。