R语言实战：Kaggle自行车竞赛数据挖掘关键特征分析与算法比较

在《数据挖掘：R语言实战》中的kaggle-bike-competition项目中，主要任务是针对提供的kaggle_bike_competition数据集进行深入的数据分析和机器学习实践。该数据集包含了多个变量，如日期时间（datetime）、季节（season）、节日（holiday）、工作日（workingday）、天气类别（weather）、温度（temp）、感知温度（atemp）、湿度（humidity）、风速（windspeed）、非注册用户数（casual）、注册用户数（registered）以及总计用户数（count）。本实验涉及以下几个关键步骤： 1. **数据预处理**： - 数据完整性检查：确认数据集整体可用，无缺失值或异常值。 - **数据可视化**： - 季节与用户数：分析季节因素对自行车租赁需求的影响，发现夏季和秋季的需求较高。 - 假日与用户数：非假期期间的租赁需求通常超过假期，推测节假日可能是临时出行需求。 - 工作日与用户数：非注册用户在非工作日的需求较大，可能反映休闲出行习惯。 - 天气与用户数：天气条件差时，用户租赁需求降低。 - 时间因素：非注册用户在下午1点至5点需求最高，注册用户则在早高峰和晚高峰使用频繁。 2. **相关性分析**： - temp和atemp高度相关，由于可能存在重复信息，可以选择保留一个作为特征。 - temp和atemp与用户数呈现正相关，说明温度升高会导致需求增加。 - humidity与用户数负相关，湿度降低会促使需求上升。 - 注册用户数（registered）与总计用户数（count）相关性较高，但因为count是预测目标，无需做额外处理。 3. **算法选择与实现**： - 通过四种不同算法（未指定具体算法，可能包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等）对数据进行分类。 - 使用十折交叉验证评估错误率和Kappa值，比较不同算法的性能。 - 结合相关分析的结果，选择影响自行车租赁数量的关键属性，如季节、天气、时间等因素。 - 对选定属性进行可视化展示，以增强理解和解释。 4. **最终目标**： - 通过以上步骤，找出影响自行车租赁需求的关键驱动因素，并优化模型以提高预测准确性。 这个项目不仅锻炼了数据清洗、可视化、特征选择和模型训练的能力，还强调了在实际业务场景中如何运用数据科学方法解决实际问题。通过R语言的实际操作，参与者可以深入了解数据挖掘的基本流程和实用技巧。