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本文基于Kaggle共享单车需求预测项目，使用历史租赁数据和天气数据预测华盛顿特区的自行车租赁需求。研究采用三种机器学习方法（集成学习、XGBoost和神经网络）建立预测模型。通过数据预处理，将日期拆分为年、月、日、小时等特征，并进行可视化分析发现：天气因素（温度、湿度）、时间特征（月份、小时）显著影响租赁量。特征工程保留了9个关键特征，包括离散变量的独热编码。模型评估表明，梯度提升树等集成学习方

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