我现在已经在power BI 中配置了Python 3.13.4 版本的环境 我现在要用这个python实现线性回归

在Power BI中利用Python 3.13.4版本实现线性回归，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装Python for Power BI**: 首先，确保你的Power BI Desktop已经支持Python脚本，如果还没有，可以从Power BI官网下载并安装Python for Power BI插件。

2. **导入所需的库**：打开Power BI Desktop，创建一个新的空白工作簿，然后转到“获取数据”->“从文件”，加载包含你需要分析的数据源。接着，在模型视图中右键点击“New R Visual”，这将激活Python编辑器。在顶部菜单，选择`Insert` -> `Python Environment`，添加`pandas`, `numpy`, 和 `sklearn`等用于线性回归的常用库。

3. **编写Python代码**：在Python编辑器中，编写Python脚本来执行线性回归。例如：

   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LinearRegression

   # 加载数据
   data = pd.read_csv('your_data_file.csv')

   # 数据预处理（如有需要）
   X = data.drop('target_column', axis=1)  # 假设目标列名为'target_column'
   y = data['target_column']

   # 划分训练集和测试集
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

   # 创建并训练模型
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

   # 预测
   predictions = model.predict(X_test)

4. **可视化结果**：将预测值和实际值绘制成图表，如散点图或线性拟合图，帮助理解和评估模型的效果。