自転車シェア需要予測（Bike-Sharing-Demand-Prediction）

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自転車シェア需要予測（Bike-Sharing-Demand-Prediction）

自転車シェア需要予測（Bike-Sharing-Demand-Prediction）

本リポジトリは、過去の自転車シェアリングデータを用いて時間ごとのレンタル需要（count）を予測するためのワークフローを示します。データ前処理、探索的解析、特徴量エンジニアリング、複数の回帰モデル構築と評価までをJupyter Notebook上で実践し、天候や時間・季節パターンの影響を捉えることを目的としています。提出用サンプルや学習データも含まれ、Kaggleの「Bike Sharing Demand」タイプの課題に対応可能な構成です。（約300字）

https://github.com/dharanipajani/Bike-Sharing-Demand-Prediction

概要

このリポジトリは「Bike-Sharing-Demand-Prediction」と題されたプロジェクトで、時間単位の自転車レンタル需要を予測するための一連の処理がJupyter Notebookでまとめられています。提供されているデータ（bike_train.csv）を読み込み、欠損値処理や日時情報の分解、天候や季節などの特徴量を作成し、探索的データ解析（EDA）を通じて需要の季節性や時間帯パターンを可視化します。続いて特徴量エンジニアリングを施し、線形回帰や決定木系モデル等の回帰モデルで予測を行い、評価指標を用いてモデル性能を比較、最終的に提出用のサンプル形式（SampleSubmission (1).xls）に合わせた出力を想定しています。ノートブックは学習の手順を追いやすく、コンペティションや教育用途に適した構成です。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 自転車シェア需要予測のフルワークフロー（読み込み→前処理→EDA→モデル→評価）をノートブックで実装
  • 時刻情報や天候情報を使った特徴量設計（季節性・時間帯パターンの抽出）
  • Kaggle形式の提出ファイルに合わせた出力を準備
  • 学習データ（bike_train.csv）とサンプル提出ファイルが同梱されており、再現・学習にすぐ使える

技術的なポイント

本プロジェクトで意識すべき技術的ポイントは複数あります。まずデータの前処理として、timestamp（日時）を分解し、年・月・日・時・曜日・週末フラグといった時間変数を作成する点が重要です。時系列性の扱いでは、単純なカテゴリ変数化に加え、時刻や曜日の周期性を捉えるためにサイン／コサイン変換（cyclic encoding）を用いることでモデルが連続的な時間変化を学習しやすくなります。天候や気温などの気象変数は外れ値やスケール差に注意して標準化やビニングを行うことが多く、相互作用（例：時間帯×天候）を特徴量として追加すると性能向上が期待できます。

モデル面では、目的変数がカウント値であるため対数変換（log1p）して回帰を行い、評価時に逆変換してRMSEやMAEを計算する手法が標準です。ノートブックでは複数の回帰アルゴリズム（線形回帰、決定木系、ランダムフォレスト、勾配ブースティング等）を比較する流れが想定され、交差検証や時系列分割（time-based split）で汎化性能を評価する必要があります。ハイパーパラメータチューニングはGridSearchやRandomizedSearch、より効率的にはOptuna等のライブラリが有効です。

また、特徴量重要度の確認や部分依存（PDP）で解釈性を担保すること、アンサンブル（スタッキングや平均）による性能改善も有効な手法です。実務的には、欠損値・外れ値の扱い、データリークの防止（未来情報の利用不可）、および再現可能なパイプライン（scikit-learn Pipelineやjoblibによるモデル保存）設計が求められます。最後に、提出用のフォーマットに合わせたpost-processing（負の予測値のクリッピングや閾値調整）も精度および実運用上の注意点です。（約1100〜1300字相当）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • SampleSubmission (1).xls: file
  • bike_prediction (3).ipynb: file
  • bike_train.csv: file

使い方と再現性

  • Jupyter Notebook（bike_prediction (3).ipynb）を開いて順に実行すれば、前処理からモデル評価・予測出力まで追えます。
  • 必要なライブラリはノートブック内に記載されている想定（pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib/seaborn 等）。環境を揃えるには仮想環境やconda環境を推奨します。
  • データは同梱のbike_train.csvを用いるため、追加ダウンロードは不要ですが、別データ・テストデータで検証する際はファイル名やカラム整合性に注意してください。

改善案・発展方向

  • ハイパーパラメータ探索を自動化（Optuna等）して性能を引き上げる
  • LightGBMやXGBoostで学習し、モデル解釈性（SHAP）で重要特徴を可視化
  • 時系列性を明示的に扱うLSTMやTemporal Fusion Transformer等の深層学習手法の検証
  • 機械学習パイプライン化（scikit-learn Pipeline）とモデルの永続化で運用性を向上
  • データ拡張（過去天気データの外部取り込み）により説明変数を強化

まとめ

実践的な需要予測ワークフローを学べる一式が揃った入門〜中級向けのノートブック集。再現と拡張がしやすい構成で学習用に最適です。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Bike-Sharing-Demand-Prediction

📌 Project Overview

This project focuses on predicting the hourly demand for bike rentals using historical bike sharing data. The objective is to build accurate regression models by analyzing weather conditions, temporal patterns, and seasonal trends that influence bike usage.

The project demonstrates a complete data science workflow, including data preprocessing, exploratory data analysis, feature engineering, model building, and evaluation using an appropria…