一、数据说明： Capital Bikeshare （美国Washington, D.C.的一个共享单车公司）提供的共享单车数据。数据包含每天的日期、天气等信息，需要预测每天的共享单车骑行量。 二、作业要求： 1. 对数据做数据探索分析（可参考EDA_BikeSharing.ipynb，不计分） 2. 适当的特征工程（可参考FE_BikeSharing.ipynb，不计分） 3. 对全体数据，随机选择其中80%做训练数据，剩下20%为测试数据，评价指标为RMSE。（10分） 4. 用训练数据训练最小二乘线性回归模型（20分）、岭回归模型、Lasso模型，其中岭回归模型（30分）和Lasso模型（30分）需采用5折交叉验证得到最佳正则超参数。 5. 比较用上述三种模型得到的各特征的系数，以及各模型在测试集上的性能。并简单说明原因。（10分）
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