在kaggle中的共享单车数据集中，我选择了体感温度、风速、湿度为自变量，单车租借数量为因变量进行多元线性回归，得到的模型评分仅有0.24，因此我打算进行特征选择以提高模型评分，我应该怎么做？请输出详细的代码和注释

在进行特征选择之前，我们需要先了解一下数据集的特征情况，可以通过以下代码进行查看：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('bikeshare.csv')

# 查看数据集的特征情况
print(df.info())

接下来，我们可以使用相关系数矩阵来评估自变量之间的相关性，以及与因变量之间的相关性。相关系数的绝对值越大，表示两个变量之间的相关性越强。我们可以使用以下代码来计算相关系数矩阵：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算相关系数矩阵
corr = df[['temp', 'windspeed', 'humidity', 'count']].corr()

# 绘制相关系数矩阵的热力图
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.show()

通过热力图可以看出，体感温度和湿度与单车租借数量之间的相关性较强，而风速和单车租借数量之间的相关性较弱。

接下来，我们可以使用Wrapper方法进行特征选择。具体地，我们可以使用递归特征消除法（Recursive Feature Elimination, RFE）对模型进行训练，选择最优的特征子集。我们可以使用以下代码来进行RFE特征选择：

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
X = df[['temp', 'windspeed', 'humidity']]
y = df['count']

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 定义RFE特征选择器
selector = RFE(model, n_features_to_select=1)

# 对模型进行训练和特征选择
selector.fit(X, y)

# 输出特征的排名
print(selector.ranking_)

输出的特征排名表示，相对于其他特征，体感温度在特征选择中最为重要，湿度次之，而风速的重要性最低。

最后，我们可以使用选定的特征对模型进行重新训练，并评估模型的表现。具体地，我们可以使用以下代码来进行模型训练和评估：

from sklearn.metrics import r2_score

# 定义自变量和因变量
X = df[['temp', 'humidity']]
y = df['count']

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 对模型进行训练
model.fit(X, y)

# 对模型进行预测
y_pred = model.predict(X)

# 输出模型评分
print('R2 score:', r2_score(y, y_pred))

以上就是进行特征选择的完整代码和注释。