LinearRegression / RidgeCV / Lasso
在Capital Bikeshare （美国Washington, D.C.的一个共享单车公司）提供的自行车数据上进行回归分析。
训练数据为2011年的数据，要求预测2012年每天的 单车共享数量。
原始数据集地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset
day.csv: 按天计的单车共享次数（本代码只使用该文件）
hour.csv: 按小时计的单车共享次数（无需理会）
readme：数据说明文件
Instant: 记录号
Dteday：日期
Season：季节（1=春天、2=夏天、3=秋天、4=冬天）
yr：年份，(0: 2011, 1:2012)
mnth：月份( 1 to 12)
hr：小时 (0 to 23) （只在hour.csv有，作业忽略此字段）
holiday：是否是节假日 weekday：星期中的哪天，取值为0～6
workingday：是否工作日 1=工作日 （是否为工作日，1为工作日，0为非周末或节假日
weathersit：天气（1：晴天，多云; 2：雾天，阴天; 3：小雪，小雨; 4：大雨，大雪，大雾;
temp：气温摄氏度
atemp：体感温度
hum：湿度 windspeed：风速
casual：非注册用户个数
registered：注册用户个数
cnt：给定日期（天）时间（每小时）总租车人数，响应变量y
casual、registered和cnt三个特征均为要预测的y，本代码只对cnt进行预测