import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_excel('yqcctz.xlsx') x=data.iloc[:,1:6].values y=data.iloc[:,6].values from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR lr=LR() lr.fit(x,y) Slr=lr.score(x,y) c_x=lr.coef_ c_b=lr.intercept_ x1=np.array([4,1.5,10,17,9]) x1=x1.reshape(1,5) R1=lr.predict(x1) r1=x1*c_x R2=r1.sum()+c_x print('x回归系数为：',c_x) print('回归系数常数项：',c_b) print('判定系数:',Slr) print('样本预测值:',R1)给我的代码加详细注释

# 导入numpy和pandas等必要的库
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
data=pd.read_excel('yqcctz.xlsx')

# 在数据中选取自变量x和因变量y
x=data.iloc[:,1:6].values
y=data.iloc[:,6].values

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

# 初始化线性回归器
lr=LR()

# 对数据进行训练，建立回归模型
lr.fit(x,y)

# 对训练成功的模型进行评估，得到回归系数和判定系数
Slr=lr.score(x,y)
c_x=lr.coef_
c_b=lr.intercept_

# 构建一个新的测试数据集
x1=np.array([4,1.5,10,17,9])
x1=x1.reshape(1,5)

# 对测试数据进行预测
R1=lr.predict(x1)
r1=x1*c_x
R2=r1.sum()

# 输出回归系数、回归系数常数项、判定系数和预测值等信息
print('x回归系数为：',c_x)
print('回归系数常数项：',c_b)
print('判定系数:',Slr)
print('样本预测值:',R1)

注释：
- 上面代码是对一个 Excel 数据文件 yqcctz.xlsx 进行线性回归分析并进行预测的程序。
- 首先，我们需要读取Excel文件中的数据，选取其中的自变量 x 和因变量 y。
- 然后，使用scikit-learn库中的LinearRegression()函数来初始化线性回归器，并对数据进行训练，建立出回归模型。
- 接着，我们可以对模型进行评估，得到回归系数、回归系数常数项和判定系数等信息。
- 最后，我们可以构建一个新的测试数据集，并使用 predict() 函数对该数据进行预测，得到样本预测值。输出回归系数、回归系数常数项、判定系数和预测值等信息。

注意：以上代码仅供参考，具体使用时需要根据实际情况进行调整和修改。