我要对一些文本进行机器学习，文本储存于excel内，帮我编写机器学习的代码，以及告诉我机器学习使用的模型是什么

在Python中，你可以使用pandas库读取Excel文件中的文本数据，并利用scikit-learn库进行机器学习建模。这里是一个简单的例子，假设你想用线性回归模型处理文本特征（例如词频向量化），但请注意实际操作可能会更复杂，取决于你的文本处理需求：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 替换为你的文件名和工作表名称

# 假设你的目标变量是'data_column'，文本列是'text_column'
X = df['text_column']
y = df['data_column']

# 文本预处理（如分词、去除停用词等）
vectorizer = CountVectorizer()  # 对文本进行词频统计
X_vec = vectorizer.fit_transform(X)

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

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型预测
predictions = model.predict(X_test)

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