概述使用“Bike Sharing”数据集，使用Spark机器学习流程（ML Pipeline）回归分析，使用决策树回归分析，在不同情况（季节、月份、时间、假日、星期、工作日、天气、温度、体感温度、湿度、风速等）来预测每个小时的租用数量，并且使用训练验证与交叉验证找出最佳模型，提高预测准确度，最后使用GBT(Gradient-Boosted Tree)梯度提升决策树，进一步提高预测准确度。分为三个