bike_=bike[['atemp', 'humidity', 'windspeed', 'season','count','season','holiday','workingday','weather']] bike_=pd.get_dummies(bike_,columns=['season','holiday','workingday','weather']) train=bike_.sample(frac=0.7) test=bike_[~bike_.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('count',axis=1),train['count'] xtest,ytest=test.drop( 'count',axis=1),test['count'] from sklearn import linear_model##用于线性回归分析的模块 ols=linear_model.LinearRegression().fit(xtrain,ytrain)#linear_model是模块，这个模块下的类叫linearregression,类下有个函数叫fit ols.coef_ model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(xtrain,ytrain) # 预测 ypred=ols.predict(xtest) print(ols.score(xtrain,ytrain))怎么生成回归的那张表

这段代码是用来进行线性回归分析的，它并没有生成回归的表。但是，我们可以通过使用`matplotlib`库来绘制回归图，以便更好地理解回归分析的结果。下面是用`matplotlib`库绘制回归图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制预测值与真实值的散点图
plt.scatter(ytest, ypred)

# 绘制一条直线表示理论上的完美拟合
plt.plot([ytest.min(), ytest.max()], [ytest.min(), ytest.max()], 'k--', lw=4)

# 添加图表标题和坐标轴标签
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')

# 显示图表
plt.show()

这段代码将会生成一张散点图，其中横轴表示真实值，纵轴表示预测值。理论上，如果模型完美拟合，所有的点将会落在直线上方。如果模型的预测效果很差，那么这些点将会分散在图表中。

相关问题

cat_feats = ["hour", "weekday", "day", "month", "season", "holiday", "workingday", "weather"] num_feats = ["temp", "humidity", "windspeed"] drop_feats = ["date", "atemp", "casual", "registered"]解释一下

这段代码定义了三个列表变量：

- `cat_feats`：代表分类特征，包括小时、星期几、日期、月份、季节、假期、工作日和天气情况。
- `num_feats`：代表数值特征，包括温度、湿度和风速。
- `drop_feats`：代表需要从数据集中删除的特征，包括日期、体感温度、非注册用户数量和注册用户数量。

这些特征将用于分析和建模。其中分类特征是指离散型变量，而数值特征是指连续型变量。删除特征可能是因为它们对建模没有帮助或者会引起过拟合等问题。

用jupyter写代码：根据共享单车数据集bike_train.csv，实现总租车数量预测功能任务 注意：后800条数据为测试集 一、载入数据特征说明 datetime：时间。年月日小时格式 season：季节。1：春天；2：夏天；3：秋天；4：冬天 holiday：是否节假日。0：否；1：是 workingday：是否工作日。0：否；1：是 weather：天气。1：晴天；2：阴天；3：小鱼或小雪；4：恶劣天气 temp：实际温度 atemp：体感温度 humidity：湿度 windspeed：风速 casual：未注册用户租车数量 registered：注册用户租车数量 count：总租车数量二、数据预处理三、相关性分析和特征值选取四、构建模型五、预处理六、绘图

好的，我可以帮你回答这个问题。首先，你需要安装并启动 Jupyter Notebook，然后按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的 Python 库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 载入数据：

data = pd.read_csv("bike_train.csv")

3. 查看数据：

data.head()

4. 数据预处理：

# 将 datetime 列转换为时间格式
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# 将时间拆分为年、月、日和小时
data['year'] = data['datetime'].dt.year
data['month'] = data['datetime'].dt.month
data['day'] = data['datetime'].dt.day
data['hour'] = data['datetime'].dt.hour

# 删除不需要的列
data.drop(['datetime', 'casual', 'registered'], axis=1, inplace=True)

# 将分类变量转换为哑变量
data = pd.get_dummies(data, columns=['season', 'weather'])

# 将数据集分为训练集和测试集
train = data[:-800]
test = data[-800:]

5. 相关性分析和特征值选取：

# 计算特征之间的相关性
correlation = train.corr()

# 选取相关性较高的特征
features = ['hour', 'temp', 'year', 'month', 'day', 'humidity', 'weather_1', 'weather_2', 'weather_3']

6. 构建模型：

# 获取训练集和测试集的特征和标签
X_train = train[features]
y_train = train['count']
X_test = test[features]
y_test = test['count']

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

7. 预处理：

# 预测测试集的总租车数量
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE:", rmse)

8. 绘图：

# 绘制预测值与真实值的散点图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("True Values")
plt.ylabel("Predictions")
plt.show()

以上就是根据共享单车数据集预测总租车数量的完整代码。希望能对你有帮助！