# 线性回归-共享单车数量预测

**Repository Path**: daniellMY/CSDN_homework

## Basic Information

- **Project Name**: 线性回归-共享单车数量预测
- **Description**: 项目对Capital Bikeshare （美国Washington, D.C.的一个共享单车公司）提供的自行车数据上进行回归分析，包括对数据集的探索性分析、特征工程和模型训练。 文件说明： 1、EDA_BikeSharing.ipynb为对数据进行的探索性分析，在老师给的分析基础上增加了对注册用户和临时用户分布的分析； 2、FE_BikeSharing.ipynb为对数据集进行特征工程，这里完全参照老师的操作，未做添加和修改； 3、models文件包括了此次作业计分的操作。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2020-02-12
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 线性回归-共享单车数量预测

#### 项目介绍
项目对Capital Bikeshare （美国Washington, D.C.的一个共享单车公司）提供的自行车数据上进行回归分析，包括对数据集的探索性分析、特征工程和模型训练。 文件说明： 1、EDA_BikeSharing.ipynb为对数据进行的探索性分析，在老师给的分析基础上增加了对注册用户和临时用户分布的分析； 2、FE_BikeSharing.ipynb为对数据集进行特征工程，这里完全参照老师的操作，未做添加和修改； 3、models.ipynb文件包括了此次作业计分的操作；4、在剔除离群点的基础上又对模型进行了训练和分析。
数据说明：day.csv(作业用到的数据集，按天计的单车共享次数)，FE_day.csv(特征工程后的数据集)

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx

#### 使用说明

1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx

#### 参与贡献

1. Fork 本项目
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request


#### 码云特技

1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2. 码云官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解码云上的优秀开源项目
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5. 码云官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
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