kaggle共享单车案例的变系数模型的分析及其python代码
时间: 2024-01-07 10:04:26 浏览: 18
共享单车案例的变系数模型主要是用于分析共享单车使用量与天气等因素之间的关系,并进一步预测共享单车的使用量。下面是一个基于Kaggle共享单车数据集的变系数模型分析及其Python代码示例:
首先,我们需要导入必要的库和数据集:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
data = pd.read_csv('bike_sharing.csv')
```
接下来,我们需要对数据集进行预处理,将日期和时间列拆分成年、月、日、小时等子列,并删除不必要的列:
```python
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])
data['year'] = data['datetime'].dt.year
data['month'] = data['datetime'].dt.month
data['day'] = data['datetime'].dt.day
data['hour'] = data['datetime'].dt.hour
data = data.drop(['datetime', 'casual', 'registered'], axis=1)
```
然后,我们需要对数据集进行归一化处理,使得各个自变量的取值范围相同:
```python
cols_to_norm = ['temp', 'atemp', 'humidity', 'windspeed']
data[cols_to_norm] = data[cols_to_norm].apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))
```
接下来,我们使用变系数模型对共享单车使用量与各个自变量之间的关系进行分析。首先,我们需要将数据集拆分成训练集和测试集:
```python
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)
```
然后,我们需要定义变系数模型,并对模型进行训练:
```python
X_train = train_data.drop(['count'], axis=1)
y_train = train_data['count']
X_train = sm.add_constant(X_train)
model = sm.OLS(y_train, X_train).fit()
```
最后,我们可以使用模型对测试集进行预测,并计算预测结果与实际结果之间的误差:
```python
X_test = test_data.drop(['count'], axis=1)
y_test = test_data['count']
X_test = sm.add_constant(X_test)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = np.mean((y_test - y_pred) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
```
以上就是一个基于Kaggle共享单车数据集的变系数模型分析及其Python代码示例。具体实现可能会因为数据集的不同而有所差异,但整个分析过程的基本步骤是类似的。