数据2018-2022年汽车租赁需求预测数据集

数据2018-2022年汽车租赁需求预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：汽车租赁,需求预测,时间序列,机器学习,数据分析,预测模型 数据概述： 本数据集包含2018年8月至2021年2月期间的汽车租赁需求记录，以小时为单位，旨在帮助开发预测汽车租赁需求的机器学习模型。数据集分为训练集和测试集，训练集提供了详细的租赁需求数据，而测试集则用于验证模型的预测准确性。此外，还提供了一个示例提交文件格式，指导用户如何组织预测结果。 数据用途概述： 该数据集适用于汽车租赁行业的需求预测、业务规划和资源管理。通过分析历史数据，企业可以更好地预测未来的需求，优化租赁服务的资源配置，提高运营效率。该数据集也适合用于数据分析和机器学习的研究和教学，帮助学习者掌握时间序列预测的方法和技术。 举例： 训练集（train.csv）包含以下字段： - date：日期（yyyy-mm-dd） - hour：小时（0-23） - demand：每小时的汽车租赁数量 测试集（test.csv）包含以下字段： - date：日期（yyyy-mm-dd） - hour：小时（0-23） 需要预测2021年3月至2022年3月每小时的汽车租赁需求。 提交文件格式（sample_submission.csv）包含以下字段： - date：日期（yyyy-mm-dd） - hour：小时（0-23） - demand：预测的每小时汽车租赁数量 评估指标为均方根误差（RMSE）分数。