我的训练数据位置为C:\Users\hello\Desktop\数据\data\训练.xlsx，测试数据位置为C:\Users\hello\Desktop\数据\data\测试.xlsx ，请您帮我修改代码，我还需要计算测试数据的RMSE,MAE,MAPE

确实，您可以通过以下代码来加载训练和测试数据，并计算RMSE（均方根误差），MAE（平均绝对误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 加载训练数据
train_data = pd.read_excel(r'C:\Users\hello\Desktop\数据\data\训练.xlsx')

# 加载测试数据
test_data = pd.read_excel(r'C:\Users\hello\Desktop\数据\data\测试.xlsx')

# 假设训练数据中的预测值列名为 '预测值'，实际值列名为 '实际值'
y_train = train_data['预测值']
y_test = test_data['预测值']

# 假设训练数据中的特征列为 '特征1' 和 '特征2'
X_train = train_data[['特征1', '特征2']]
X_test = test_data[['特征1', '特征2']]

# 在这里添加您的模型训练代码

# 在这里添加您的模型预测代码
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算RMSE
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)

# 计算MAE
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

# 计算MAPE
mape = (abs((y_test - y_pred) / y_test)).mean() * 100

print('RMSE:', rmse)
print('MAE:', mae)
print('MAPE:', mape)