参照销售额预测分析的案例，分析共享单车的数据集，见‘bike.csv’，选择与count关联度较大的4个特征，采用随机梯度下降方法进行建模，并计算模型的训练误差和测试误差

在分析共享单车数据集`bike.csv`时，我们通常会对计数（如骑车次数）相关的变量进行探索，找出可能影响骑行量的关键因素。假设我们选择了`hour`, `weather`, `temp`（温度）和`humidity`（湿度）这四个特征，因为它们可能与用户骑车需求有较高的关联度。

为了预测单车使用量（count），我们可以使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）算法构建线性回归模型。以下是进行此分析的一个简单步骤：

1. 导入必要的库和数据：

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

df = pd.read_csv('bike.csv')

2. 数据预处理：

# 提取选定的特征和目标变量
features = ['hour', 'weather', 'temp', 'humidity']
target = 'count'
X = df[features]
y = df[target]

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 使用随机梯度下降进行建模：

sgd_regressor = SGDRegressor(loss='squared_loss', random_state=42)
sgd_regressor.fit(X_train, y_train)

4. 计算训练误差和测试误差：

y_pred_train = sgd_regressor.predict(X_train)
mse_train = mean_squared_error(y_train, y_pred_train)
y_pred_test = sgd_regressor.predict(X_test)
mse_test = mean_squared_error(y_test, y_pred_test)

print("Training Error:", mse_train)
print("Testing Error:", mse_test)

注意：随机梯度下降适合大型数据集，因为它可以并行化更新模型参数。但在小型数据集上，其他优化器如普通梯度下降（SGD）可能会有更好的效果。