import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import linear_model from sklearn.metrics import r2_score path = 'C:/Users/asus/Desktop/台区电量样本.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) data_B = data_B.iloc x = data_B.iloc[:, 1:19] y = data_B.iloc[:, 0:1] #对数据进行标准化处理 scaler=StandardScaler() scaledx=scaler.fit_transform(x) #线性回归模型 method=linear_model.LinearRegression() getmodel_1=method.fit(x,y) coef_,intercept_=getmodel_1.coef_,getmodel_1.intercept_ print('回归模型的系数为: {},截距为: {}'.format(coef_,intercept_)) #用R平方检验该模型的拟合度 predict_y=getmodel_1.predict(x) R_square=r2_score(y,predict_y) print('R_square is: ',R_square) #得到的值只有0.37，说明该模型不适合预估 #如果可行，就可以预估 把上面的pyton代码转为matlab代码

你可以使用以下的MATLAB代码将上述的Python代码转换成MATLAB代码：

path = 'C:\Users\asus\Desktop\台区电量样本.xlsx';
data_B = xlsread(path);

x = data_B(:, 2:19);
y = data_B(:, 1);

% 对数据进行标准化处理
scaledx = zscore(x);

% 线性回归模型
method = fitlm(x, y);
coef_ = method.Coefficients.Estimate(2:end);
intercept_ = method.Coefficients.Estimate(1);
fprintf('回归模型的系数为: %s, 截距为: %s\n', mat2str(coef_), num2str(intercept_));

% 用R平方检验该模型的拟合度
predict_y = predict(method, x);
R_square = 1 - sum((y - predict_y).^2) / sum((y - mean(y)).^2);
fprintf('R_square is: %f\n', R_square); % 得到的值只有0.37，说明该模型不适合预估

这段MATLAB代码将读取Excel文件中的数据，进行标准化处理后，使用`fitlm`函数进行线性回归建模，并计算R平方值来评估模型的拟合度。请注意，MATLAB中的索引是从1开始的，所以在取子集数据时索引需要适当调整。