如果我的数据集是excel文件呢

如果你的数据集是Excel文件，你可以使用pandas库中的read_excel()函数来读取Excel文件，并将其转换成DataFrame对象。然后，你可以使用DataFrame对象来进行数据预处理和建模。

以下是一个简单的示例代码：

# 导入需要用到的库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['feature1', 'feature2', 'feature3']], data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

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

# 预测并计算误差
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

在这个示例代码中，我们使用pandas库的read_excel()函数来读取名为"data.xlsx"的Excel文件。然后，我们使用train_test_split()函数将数据集分割为训练集和测试集，并使用LinearRegression()函数来训练模型。最后，我们使用预测结果和真实结果之间的均方误差来评估模型性能。