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import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
from sklearn.metrics import mean_squared_error  
  
# 假设你有一个名为'bike_data.csv'的数据集，其中包含以下列：  
# 'hour_of_day' (一天中的小时), 'weather_conditions' (天气条件), 'location' (地点), 'bike_usage' (共享单车使用情况)  
  
# 加载数据  
data = pd.read_csv('bike_data.csv')  
  
# 选择特征和目标变量  
X = data[['hour_of_day', 'weather_conditions', 'location']]  
y = data['bike_usage']  
  
# 将分类变量（如天气条件和地点）转换为数值型  
# 这里我们假设'weather_conditions'和'location'是分类变量  
X = pd.get_dummies(X)  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 创建并训练模型  
model = LinearRegression()  
model.fit(X_train, y_train)  
  
# 进行预测  
y_pred = model.predict(X_test)  
  
# 计算均方误差  
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)  
print(f"Mean Squared Error: {mse}")  
  
# 你可以使用模型对新数据进行预测  
# 例如：  
new_data = pd.DataFrame({  
    'hour_of_day': [10],  
    'weather_conditions_sunny': [1],  
    'weather_conditions_rainy': [0],  
    'weather_conditions_snowy': [0],  
    'location_A': [1],  
    'location_B': [0],  
    'location_C': [0]  
})  
  
predicted_usage = model.predict(new_data)  
print(f"Predicted bike usage for the given conditions: {predicted_usage[0]}")