混凝土抗压强度python

根据提供的引用内容，以下是一个使用Python进行混凝土抗压强度预测的例子：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 导入数据
dataframe = pd.read_excel('../data/Concrete_Data.xls')

# 提取特征和目标变量
X = dataframe.drop('Concrete compressive strength', axis=1)
y = dataframe['Concrete compressive strength']

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

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

这个例子使用了pandas库来导入数据，并使用sklearn库中的LinearRegression模型进行线性回归。首先，我们从数据中提取特征和目标变量。然后，我们将数据划分为训练集和测试集。接下来，我们创建一个线性回归模型，并使用训练集拟合模型。最后，我们使用测试集进行预测，并输出预测结果。