Bike Sharing Demand数据集如何进行统计推断，给出详细代码

Bike Sharing Demand 数据集可以通过许多统计方法进行推断，例如线性回归、决策树、随机森林等。下面是一个使用线性回归模型进行推断的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('BikeSharingDemand.csv')

# 数据预处理
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

# 特征选择
X = data[['temp', 'atemp', 'humidity', 'windspeed', 'year', 'month', 'day', 'hour']]
y = data['count']

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

# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
score = model.score(X_test, y_test)
print('R2 score:', score)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

这段代码的功能包括读取数据集、数据预处理、特征选择、数据集划分、模型训练、模型评估和预测。其中，特征选择包括选择了温度、湿度、风速等特征，数据集划分采用了 80/20 的比例，模型评估采用 R2 分数。你可以根据需要进行修改和优化。