def return_values(): import pandas as pd data=pd.read_excel('发电场数据.xlsx') #读取“发电场数据.xlsx”文件 x=data.iloc[:,0:4].values y=data.iloc[:,4].values from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR #导入线性方程的包 lr=LR() #创建线性回归对象 lr.fit(x,y) #对数据进行拟合 r=lr.score(x,y) #判定系数 c_x=lr.coef_ #系数 c_b=lr.intercept_ #常系数 b=[c_b,c_x[0],c_x[1],c_x[2],c_x[3]] import numpy as np x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54]) x1=x1.reshape(1,4) PE=lr.predict(x1) return(b,r,PE) 给这段代码写个注释

# 导入pandas包，用于读取Excel文件
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('发电场数据.xlsx')

# 取出数据中的自变量和因变量
x = data.iloc[:,0:4].values
y = data.iloc[:,4].values

# 导入线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR

# 创建线性回归对象
lr = LR()

# 对数据进行拟合
lr.fit(x,y)

# 计算判定系数
r = lr.score(x,y)

# 计算系数和常系数
c_x = lr.coef_
c_b = lr.intercept_
b = [c_b,c_x[0],c_x[1],c_x[2],c_x[3]]

# 导入numpy包
import numpy as np

# 定义输入数据
x1 = np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])

# 将输入数据reshape成一行四列的数组
x1 = x1.reshape(1,4)

# 进行预测
PE = lr.predict(x1)

# 返回系数，判定系数和预测值
return(b,r,PE)

这段代码的功能是使用线性回归模型对一个名为“发电场数据.xlsx”的Excel文件中的数据进行拟合，并返回模型的系数、判定系数以及对于输入数据[28.4,50.6,1011.9,80.54]的预测值。其中，“发电场数据.xlsx”文件中包含了4个自变量和1个因变量。