kaggle——Bike Sharing Demand

最新推荐文章于 2023-07-28 21:08:22 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjucor/article/details/77200157
该博客主要探讨了在kaggle上的Bike Sharing Demand问题，强调了数据可视化在获取关键信息中的作用，如提取时间特征、观察24小时变化曲线、工作日与周末的不同模式。博主指出，虽然简单的平均值预测效果不佳，但随机森林（RF）在kaggle上表现良好。提出了可能的策略，如按时间分段预测和针对注册用户分别建模，以及使用ln(count+1)进行预测以优化RMSLE评价指标。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

个人感觉最主要是通过visualization来获取一些信息，

在这之前一般都要先提取出一些有用的feature，比如这里的时间字符串要先提取出“小时”这个信息

有时在丢到model之前需要extract一些feature，也需要drop一些没用的feature

比如24小时变化的曲线



工作日24h变话的曲线（想想也是对的，大部分是在上下班的时间）



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【数据分析实战】kaggle项目：bike sharing demand
SpriteNym的博客
08-22 1533
前10%，不戳！
Bike Sharing Demand （Kaggle）
勿忘初衷
03-09 3862
Forecast use of a city bikeshare system Bike sharing systems are a means of renting bicycles where the process of obtaining membership, rental, and bike return is automated via a network of kiosk l
德鲁周记11--Kaggle比赛 Bike Sharing Demand
qq_44047943的博客
12-30 1910
Kaggle Bike Sharing Demand 报告 文章目录Kaggle Bike Sharing Demand 报告一、问题定义二、获取数据三、研究数据四、准备数据五、模型研究六、模型融合 一、问题定义 该问题来源于kaggle，这是一个关于共享单车租赁预测的题目，通过对数据的预测，可以观测到共享单车在某个时间段的租赁数量，如果预测值和实际租赁值存在很大差异，就应该去调查情况，从而保证共享单车的正常运营。训练集提供了一个月的前19天的数据和使用情况，提供的数据集包括日期、季节、节假日、工作日、天气
Bike Sharing Demand
Evitachan的博客
06-28 2754
背景介绍    在覆盖整个城市的共享单车系统网络中，用户可以自助租借、归还自行车。这个系统产生的大量诸如租车时间、起始地点、结束地点等数据将系统构建成一张神经网络，能够用来学习城市的交通出行行为。    这个题目要求使用包括天气情况在内的历史数据预测华盛顿的共享单车系统的租借需求。需要解决的问题    参考题目中的数据，分析不同因素与共享单车租借需求之间的关联度，建立有关共享单车租借需求的模型，预...
Bike-sharing-demand
weixin_35980266的博客
08-15 1694
kaggle的竞赛题目 ：https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 引用文章 ： https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 1、问题的提出： Bike sharing systems are a means of renting bicycles where the process o
kaggle-bike-sharing-demand:我的 kaggle“游乐场”比赛代码
06-28
在本项目中，我们将探索和分析“kaggle-bike-sharing-demand”数据集，这是一个源自Kaggle竞赛的真实世界问题，旨在预测共享单车的使用需求。这个数据集包含了多个变量，如天气条件、时间、日期等，这些因素可能会...
kaggle-bike-sharing:在 R 中为 Kaggle.com Bike Sharing Demand 挑战实现条件推理树模型
06-20
在这个名为“kaggle-bike-sharing”的项目中，我们关注的是使用条件推理树（CART：Classification And Regression Trees）模型来解决Kaggle上的“自行车共享需求”预测挑战。Kaggle是一个全球知名的机器学习竞赛平台...
bike-sharing:Kaggle 比赛
06-04
Kaggle 共享单车需求 这个 Python 代码探索了 Kaggle 自行车共享需求竞赛的几种基本机器学习方法。 我写这篇文章是为华盛顿大学的 Bill Howe 教授的优秀 Coursera“数据科学导论”在线课程的作业而写的。 竞赛 这是...
【Kaggle笔记】Bike Sharing Demand
ns2250225
10-17 1369
比赛题目 https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 代码# -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pd# 读入原始数据 train_df = pd.read_csv("train.csv", header=0) test_df = pd.read_csv("test.csv", header=0) # 选取特征值 s
kaggle入门-Bike Sharing Demand自行车需求预测
春华秋实
10-18 7143
接触机器学习断断续续有一年了，一直没有真正做点什么事，今天终于开始想刷刷kaggle的问题了，慢慢熟悉和理解机器学习以及深度学习。 今天第一题是一个比较基础的Bike Sharing Demand题，根据日期时间、天气、温度等特征，预测自行车的租借量。训练与测试数据集大概长这样： // train datetime,season,holiday,workingday,weather,temp,
BikeSharingDemand:Kaggle 竞赛预测城市共享单车系统的使用情况
05-29
共享单车需求 Kaggle 竞赛预测城市共享单车系统的使用情况 看看比赛： : 。 以下是项目描述的摘录。 自行车共享系统是一种租用自行车的方式，通过整个城市的售货亭位置网络，自动获得会员资格，租借和退还自行车的过程。 使用这些系统，人们可以从一个地方租借一辆自行车，然后根据需要将其归还到其他地方。 目前，全球有500多个自行车共享计划。 这些系统生成的数据对研究人员很有吸引力，因为旅行的持续时间、出发地点、到达地点和经过的时间都被明确记录下来。 因此，共享单车系统充当传感器网络，可用于研究城市中的移动性。 在本次比赛中，参与者被要求将历史使用模式与天气数据相结合，以预测华盛顿特区首都共享单车计划的自行车租赁需求 致谢 Kaggle 正在举办这场比赛，供机器学习社区用来娱乐和练习。 该数据集由Hadi Fanaee Tork使用来自Capital Bikeshare的数据提供。 我
kaggle平台bike-sharing竞赛数据集
08-31
kaggle平台bike-sharing竞赛的数据集。https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand
Bike Sharing Demand 自行车共享需求：预测城市单车共享系统的使用-数据集
03-18
自行车共享系统是一种租用自行车的方式，通过整个城市的售货亭位置网络，自动获得会员资格，出租和退还自行车的过程。系统会为您提供两年的每小时租金数据。训练集包括每个月的前19天，而测试集则是每月的第20天到月底。您可使用租借期之前的可用信息来预测测试集涵盖的每个小时内租用的自行车总数。 sampleSubmission.csv train.csv test.csv
bike-sharing-demand:Kaggle自行车共享需求挑战
05-16
预测城市单车共享系统的使用 这是一场花花公子的比赛，其中要求参与者将历史使用模式与天气数据结合起来，以便在华盛顿特区的Capital Bikeshare计划中预测自行车的租赁需求。 code文件夹包含用于“随机森林”，“梯度增强”等的代码。最好的模型是“随机森林”和“梯度增强”的集合。 可以如下运行 cd code python ensemble.py 用于比赛的数据位于data文件夹中。 images文件夹中显示了一些在数据中观察到的模式images 。
Bike-Sharing-Demand:自行车共享系统是一种租用自行车的方式，通过遍布整个城市的售货亭位置网络，获得会员资格、租赁和自行车归还的过程是自动化的。 使用这些系统，人们可以从一个地方租一辆自行车，并根据需要将其归还到不同的地方。 目前，全球有超过 500 个共享单车项目。 这些系统生成的数据对研究人员很有吸引力，因为旅行的持续时间、出发地点、到达地点和经过的时间都被明确记录下来。 因此，共享单车系统充当传感器网络，可用于研究城市中的移动性。 在本次比赛中，参与者被要求将历史使用模式与天气数据相
07-23
KaGGLE.COM 共享单车需求 预测城市共享单车系统的使用情况 自行车共享系统是一种租用自行车的方式，通过遍布整个城市的售货亭位置网络，获得会员资格、租赁和自行车归还的过程是自动化的。 使用这些系统，人们可以从一个地方租一辆自行车，并根据需要将其归还到不同的地方。 目前，全球有超过 500 个共享单车项目。 这些系统生成的数据对研究人员很有吸引力，因为旅行的持续时间、出发地点、到达地点和经过的时间都被明确记录下来。 因此，共享单车系统充当传感器网络，可用于研究城市中的移动性。 在本次比赛中，参与者被要求将历史使用模式与天气数据相结合，以预测华盛顿特区首都共享单车计划的自行车租赁需求 致谢 Kaggle 正在举办这场比赛，供机器学习社区用来娱乐和练习。 该数据集由 Hadi Fanaee Tork 使用 Capital Bikeshare 的数据提供。 我们还感谢 UCI 机器学习存储
Kaggle (2) :Bike Sharing Demand 共享单车需求预测
May the Force be with you
07-28 1454
采用xgboost+random forest，虽然包括random forest在内的模型在cross validation上表现很不错，但实际上还是存在过拟合，且使用随机交换特征等数据增强的效果也不怎么好。可以发现，在工作日中的高峰期是早上8点和下午17点、18点；可见注册用户具有和【工作日中的时间-使用量】相似的使用曲线；而非注册用户则具有和【非工作日中的时间-使用量】相似的使用曲线。进一步分析可以发现，和注册用户相比，非注册用户更倾向于在非工作日中使用自行车。可见工作日和非工作日有明显的差距；
Kaggle （Bike Sharing Demand）top20%
小猪观察家
12-19 4028
数据探探 数据总览 日期 季节 是否节假日 是否工作日 天气 温度 感觉的温度 湿度 风速 各个特征相关系数 特征工程 离群点剔除 目标的正态化 日期计算 归一化 类比型 数值型 模型调优 Ridge 和lasso 随机森林 GBRGradientBoostingRegressor 提交 待改进 参考连接Kaggle （Bike Sharing Demand）* 20%*题目： https://ww
Kaggle Bike Sharing项目报告
笨鸟再不努力，没救了
08-03 7409
Kaggle Bike Sharing项目报告标签： ML项目定义项目预览项目地址 https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 项目简介：       城市租用自行车计划是在城市中部署若干个自助租车处。在这个由租车处组成的网络中使用者可自助租用、归还自行车。迄今为止，全世界已经有500多个自助自行车租用处。        这个租车系统产生的诸如租车
Kaggle Bike sharing demand Top5% xgboost &randomforest
u011195945的博客
06-06 664
#部分参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/37087556#全部代码参考github%matplotlib inline import numpy as npimport pandas as pdfrom datetime import datetimeimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')import matpl...
Kaggle自行车租赁需求数据分析与预测
资源摘要信息:"bike-sharing-demand.zip" 【知识点详细说明】 1. 文件类型与结构说明 本次提供的文件为一个压缩包，名为“bike-sharing-demand.zip”，这表明里面包含的是有关自行车租赁需求的数据集，这些数据集...
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