“ “大模型调优”是个千亿级别的市场，入行3年就能年入百万！！！心动么？还不开始学起来！！”

1、数据准备

明确「几乎无关」的特征

1. holiday（是否节假日）→ 相关性非常低，是不是节假日对当天租车量影响很小。
2. weekday（星期几）→ 周一到周日，对租车总量影响不大。→ 只有区分「工作日 / 周末」才有点用，单独星期几没用。
3. windspeed（风速）→ 相关性很弱，几乎可以忽略。
4. instant（序号）→ 只是行号，完全无关。

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2、数据导入

4、 提取日期特征值

5、 去掉无关参数

6、 划分训练集和测试集

7、 选择和训练模型

8、 评估模型

9、 特征分析

10、可视化特征重要性

11、预测值与实际值对比

12、参数调优

13、结论

14、结果分析

• 春季（1）：平均租赁量最低，约为 2604 次 / 天。这可能是因为初春气温较低，且天气多变，影响了用户的骑行意愿。
• 夏季（2）：租赁量显著提升，约为 4992 次 / 天。气温升高，户外活动增加，骑行需求随之上升。
• 秋季（3）：达到全年峰值，约为 5644 次 / 天。秋高气爽，温度适宜，是全年最适合骑行的季节。
• 冬季（4）：租赁量有所回落，约为 4728 次 / 天。虽然低于秋季，但仍远高于春季，说明冬季仍有稳定的骑行需求。

核心结论：季节对共享单车使用量影响显著，秋季是使用高峰，春季是使用低谷。

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• 晴朗（1）：平均租赁量最高，约为 4877 次 / 天。良好的天气是用户选择骑行的重要前提。
• 多云 / 雾（2）：租赁量有所下降，约为 4036 次 / 天。虽然天气不如晴朗，但仍在可接受范围内，因此仍有较多用户选择骑行。
• 小雨 / 雪（3）：租赁量大幅下降，仅约为 1803 次 / 天。恶劣天气会显著抑制用户的骑行意愿，安全风险也更高。

核心结论：天气状况与共享单车使用量呈明显负相关，天气越好，使用量越高；天气越差，使用量越低。

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核心趋势：温度与租赁量呈明显正相关

• 当温度（横轴）从 0.1 向 0.6 升高时，租赁量（纵轴）整体呈现明显的上升趋势，从几百次 / 天增长到 8000+ 次 / 天。
• 这说明在这个数据集的环境下，温度越高，用户的骑行意愿越强，租赁量也随之增加。

关键拐点与区间特征

• 低温区（temp < 0.3）：租赁量普遍偏低，大多集中在 0–4000 次 / 天，且数据点分布稀疏，说明低温天气下骑行需求被显著抑制。
• 中温区（0.3 < temp < 0.6）：租赁量随温度升高快速增长，数据点密度明显增加，是需求增长的核心区间。
• 高温区（temp > 0.6）：租赁量达到峰值，集中在 4000–8000+ 次 / 天，但增长趋势趋于平缓，甚至略有回落，说明过高的温度也会影响骑行体验。