import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

在这个代码中，我们需要将 `y` 转换为一维数组，可以使用 `y.ravel()` 函数来实现。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000')

# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, 0:4].values
y = data.iloc[:, 4].values  # 将 y 修改为第 5 列的数据
y = y.ravel()  # 将 y 转换为一维数组

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 添加多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X = poly.fit_transform(X)

# 特征选择
selector = SelectKBest(f_regression, k=3)
X = selector.fit_transform(X, y)

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建岭回归模型
model = Ridge(alpha=0.2)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测结果四舍五入取整
y_pred = np.round(y_pred)

# 去除重复行
y_pred = np.unique(y_pred, axis=0)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个代码中，我们将 `y` 修改为 Excel 文件中的第 5 列的数据，然后使用 `y.ravel()` 将其转换为一维数组。这样，就可以避免在特征选择过程中出现错误提示。