import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 从Excel文件中读取数据 filename = 'D://数据3.xlsx', sheet_name='0012' df = pd.read_excel(filename) train_data = df.iloc[:, :-1] train_target = df.iloc[:, -1] # 假设当前数据为 current_data current_data = [1, 2, 3, 4, 5] # 训练模型 k = 5 # 设置K值 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k) knn.fit(train_data, train_target) # 预测当前数据 similar_data_indices = knn.kneighbors([current_data], return_distance=False) similar_data = train_data.iloc[similar_data_indices[0]] prediction = knn.predict(similar_data).mean() print("预测值为：", prediction)这个错误怎么改？

根据您提供的代码和错误信息，我猜测您遇到的错误可能是由于Excel文件中的数据格式不正确。具体来说，可能是由于Excel文件中的某些数据包含了非数字字符，导致在读取数据时出现了错误。

为了解决这个问题，您可以尝试将Excel文件中的所有数据都转换成数字类型。具体来说，您可以使用pandas库中的to_numeric函数将所有数据转换成数字类型。例如，您可以在读取Excel文件时，加入如下代码：

df = pd.read_excel(filename, sheet_name='0012')
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

这个代码会将Excel文件中的所有数据都尝试转换成数字类型。对于那些无法转换成数字的数据，会被转换成NaN。然后，您可以使用dropna函数将所有包含NaN值的行删除，确保数据中只包含数字类型的数据：

df = df.dropna()

这样，您就可以确保从Excel文件中读取到的数据都是数字类型的了，避免了后续使用KNN模型时出现的错误。