根据excel文件的两组数据建立模型的python代码

可以使用pandas库读取excel文件中的数据，然后使用scikit-learn库中的机器学习算法建立模型。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

# 提取两组数据
X = data['X']
y = data['y']

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X.values.reshape(-1, 1), y)

# 预测新数据
new_X = [[1], [2], [3]]
new_y = model.predict(new_X)

print(new_y)

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据数据的特点选择合适的算法和模型，并进行适当的调参和优化。

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你可以使用Python中的pandas库来读取xlsx表格数据，并使用scikit-learn库中的机器学习算法来进行分类。下面是一个示例代码，展示如何使用决策树、支持向量机、logistic回归和随机森林模型对两组数据进行分类：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 读取xlsx表格数据
df1 = pd.read_excel('path_to_file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('path_to_file2.xlsx')

# 假设表格中的最后一列为目标变量，其他列为特征变量
X1 = df1.iloc[:, :-1]
y1 = df1.iloc[:, -1]

X2 = df2.iloc[:, :-1]
y2 = df2.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X1_train, X1_test, y1_train, y1_test = train_test_split(X1, y1, test_size=0.2)
X2_train, X2_test, y2_train, y2_test = train_test_split(X2, y2, test_size=0.2)

# 创建并训练决策树模型
dt_model1 = DecisionTreeClassifier()
dt_model1.fit(X1_train, y1_train)

dt_model2 = DecisionTreeClassifier()
dt_model2.fit(X2_train, y2_train)

# 创建并训练支持向量机模型
svm_model1 = SVC()
svm_model1.fit(X1_train, y1_train)

svm_model2 = SVC()
svm_model2.fit(X2_train, y2_train)

# 创建并训练logistic回归模型
lr_model1 = LogisticRegression()
lr_model1.fit(X1_train, y1_train)

lr_model2 = LogisticRegression()
lr_model2.fit(X2_train, y2_train)

# 创建并训练随机森林模型
rf_model1 = RandomForestClassifier()
rf_model1.fit(X1_train, y1_train)

rf_model2 = RandomForestClassifier()
rf_model2.fit(X2_train, y2_train)

# 在测试集上进行预测
dt_pred1 = dt_model1.predict(X1_test)
dt_pred2 = dt_model2.predict(X2_test)

svm_pred1 = svm_model1.predict(X1_test)
svm_pred2 = svm_model2.predict(X2_test)

lr_pred1 = lr_model1.predict(X1_test)
lr_pred2 = lr_model2.predict(X2_test)

rf_pred1 = rf_model1.predict(X1_test)
rf_pred2 = rf_model2.predict(X2_test)

你可以根据自己的需求对示例代码进行修改，例如调整模型参数、特征工程等。这里只是一个简单的示例，供你参考。