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实验二：共享单车时租数量预测
1. 实践目标：
掌握数据预处理的基本方法，包括缺失值异常值处理、标准化、离散化、特征编码等。
2. 实践内容：
利用城市当天的天气、温度、湿度和风速等环境信息对自行车的租借数量进行有效预测，预测每小时内租用的自行车总数。
3. 实践操作：
在虚拟实验平台完成对应实验，并撰写实验报告在此处上传。
参考范文一：共享单车时租数量预测实验报告
一、实践目标
本次实验的主要目标是掌握数据预处理的基本方法，这些方法在数据分析和机器学习项目中至关重要。具体包括处理缺失值、识别并处理异常值、数据标准化、离散化以及特征编码等。通过这些步骤，我们可以提高数据质量，为后续的模型训练提供更有价值的信息。
二、实践内容
本次实践的内容是利用城市当天的天气、温度、湿度和风速等环境信息来预测自行车的租借数量。具体目标是预测每小时内租用的自行车总数。这需要我们构建一个能够捕捉环境变量与自行车租借数量之间关系的预测模型。
三、实践操作
在虚拟实验平台上，我按照以下步骤完成了本次实验：
1.数据收集：首先，我获取了包含城市天气信息（如温度、湿度、风速等）和自行车租借数量（每小时）的数据集。这些数据是实验的基础。
2.数据预处理：
缺失值处理：我检查了数据集中的缺失值，并采用了适当的填充策略（如均值填充、中位数填充或基于模型的预测）来处理这些缺失值。
异常值处理：通过统计分析或可视化方法，我识别出了数据集中的异常值，并决定是保留、修正还是删除这些异常值。
数据标准化：为了消除不同特征之间的量纲差异，我采用了标准化方法（如Z-score标准化）对数值型特征进行了处理。
离散化：对于某些需要离散化的特征（如温度区间），我采用了等宽或等频的离散化方法。
特征编码：对于分类特征（如天气类型），我采用了独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）等方法进行了编码。
3.特征选择：在预处理完数据后，我根据业务理解和特征相关性分析，选择了对预测目标有重要影响的特征作为模型的输入。
4.模型构建与训练：我选择了合适的机器学习算法（如线性回归、决策树、随机森林等）来构建预测模型，并使用处理好的数据对模型进行了训练。
5.模型评估与优化：通过交叉验证等方法，我对模型的性能进行了评估，并根据评估结果对模型进行了优化。
四、实验结果与分析
实验结束后，我得到了一系列关于共享单车时租数量预测的宝贵数据。首先，通过模型的预测结果与实际数据的对比，我发现模型在大多数时间段的预测准确度较高，尤其是在天气稳定、温度变化不大的时段，模型的预测误差较小。然而，在极端天气条件下，如突然降温或暴雨天气，模型的预测误差有所增大，这可能是由于这些极端天气对人们的出行习惯产生了较大的影响，而模型在捕捉这种非线性关系时存在一定的局限性。
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