根据kaggle中的共享单车数据集，对体感温度，湿度，风速做对于租借数量影响的多元线性回归，给出详细代码和解释

好的，我会为您提供多元线性回归的代码和解释。

首先，我们需要导入必要的Python库和数据集。在这里，我们将使用pandas和sklearn库来处理数据和建立多元线性回归模型。您可以从Kaggle的共享单车数据集中下载数据，并将其存储为名为“bike_sharing.csv”的文件。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

#导入数据集
data = pd.read_csv("bike_sharing.csv")

#查看数据集前5行
data.head()

接下来，我们将数据集分为特征和目标变量。在这里，我们的目标变量是租借数量，而特征变量是体感温度，湿度和风速。

#将数据集分为特征和目标变量
X = data[['temp', 'humidity', 'windspeed']]
y = data['count']

现在，我们将使用sklearn库中的LinearRegression类来拟合多元线性回归模型。

#建立多元线性回归模型
lm = LinearRegression()
lm.fit(X, y)

最后，我们可以使用模型来进行预测，并计算出模型的R平方值。

#预测租借数量
predictions = lm.predict(X)

#计算模型的R平方值
r_squared = lm.score(X, y)

print("R平方值：", r_squared)

以上就是多元线性回归的完整代码和解释。通过这个模型，我们可以预测在特定的体感温度，湿度和风速条件下，租借数量的数量，并了解这些特征变量对租借数量的影响程度。