kaggle共享单车案例的非线性回归的分析及其python代码

这是一个非常棒的问题！Kaggle上的共享单车案例是一个非常流行的数据分析项目，它涉及到非线性回归的分析。下面是一个简单的Python代码示例，用于执行这种分析：

首先，我们需要导入所需的库：

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

然后，我们可以读取数据集并进行一些基本的数据清理：

bike_data = pd.read_csv('bike-sharing-hourly.csv')
bike_data = bike_data.drop(['instant', 'dteday', 'casual', 'registered'], axis=1)
bike_data['hr'] = bike_data['hr'].apply(lambda x: x/24.0)

接下来，我们可以将数据集拆分为训练集和测试集：

X = bike_data.drop('cnt', axis=1)
y = bike_data['cnt']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

然后，我们可以使用多项式回归来拟合数据：

poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_train_poly = poly.fit_transform(X_train)
X_test_poly = poly.fit_transform(X_test)

poly_reg = LinearRegression()
poly_reg.fit(X_train_poly, y_train)

最后，我们可以使用均方根误差（RMSE）来评估模型的性能：

y_train_pred = poly_reg.predict(X_train_poly)
rmse_train = np.sqrt(mean_squared_error(y_train, y_train_pred))

y_test_pred = poly_reg.predict(X_test_poly)
rmse_test = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_test_pred))

print("Training RMSE:", rmse_train)
print("Testing RMSE:", rmse_test)

这就是一个简单的Python代码示例，用于执行非线性回归分析。请注意，在实践中，您可能需要进行更多的数据清理和预处理，并使用其他机器学习算法来拟合您的数据。