1RT700项目自行车需求预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,统计学习,时间序列,气象特征,股票变化,自行车需求预测,数据标准化,数据编码
数据概述：
本数据集来源于1RT700项目，包含1600条记录，时间范围涵盖了日期、星期和月份等时间特征，以及温度、降水、湿度等气象特征。数据集的目标标签是增加股票特征，用于预测是否会出现高自行车需求。数据被分为训练集和测试集，其中训练集包含1280条记录，测试集包含320条记录。数值特征已标准化为零均值和单位方差，目标变量y_train.csv包含高自行车需求和低自行车需求的二元标签（1/0）。分类特征经过独热编码处理，而时间特征则采用循环编码方法。
数据用途概述：
该数据集适用于统计机器学习模型的训练和评估，特别是在时间序列预测和气象因素对需求影响的研究中。研究人员可以利用此数据集进行模型训练，评估模型预测自行车需求的能力；企业和研究机构可以使用这些预测结果进行资源分配和策略规划；教育领域则可以利用该数据集进行机器学习和数据科学的教学与实践。
