我有4列 像这样的2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 0 0 0 1 5 4 1 1 0 2 1 1 2 2 3 0 1 2 0 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 0 1 2 3 2 1 2 1的excel数据表，现在用线性回归预测每一列的预测值

好的，你可以先将这个数据表导入到Python中，然后使用pandas库来处理数据，使用sklearn库来进行线性回归预测。

具体步骤如下：

1.导入必要的库

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2.读取数据表

data = pd.read_excel('data.xlsx')

3.将数据表分为X和y两部分，其中X为前三列数据，y为最后一列数据

X = data.iloc[:, :3]
y = data.iloc[:, -1]

4.拟合线性回归模型

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

5.预测每一列的预测值

y_pred = model.predict(X)

6.输出每一列的预测值

print(y_pred)

这样就可以得到每一列的预测值了。请注意，线性回归模型只适用于连续型数据，如果数据是离散型的，需要使用其他的模型进行预测。