ERROR 2003 (HY000): Can't connect to MySQL server on '192.168.50.6:3306' (10061)

这个错误通常表示无法连接到MySQL服务器。可能的原因是MySQL服务器未运行，或者防火墙阻止了连接。您可以尝试以下步骤来解决此问题：

1. 确保MySQL服务器正在运行。您可以使用以下命令检查MySQL服务器的状态：

systemctl status mysqld

如果MySQL服务器未运行，则可以使用以下命令启动它：

systemctl start mysqld

2. 检查防火墙设置。如果防火墙阻止了MySQL连接，则需要打开MySQL端口。您可以使用以下命令检查防火墙设置：

firewall-cmd --list-all

如果MySQL端口未打开，则可以使用以下命令打开它：

firewall-cmd --add-port=3306/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

3. 检查MySQL配置文件。如果MySQL服务器配置不正确，则可能无法连接。您可以检查MySQL配置文件中的IP地址和端口号是否正确。MySQL配置文件通常位于/etc/my.cnf或/etc/mysql/my.cnf。

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import pandas as pd data..…..d.ne.ad..exc.el(.发电场数据.xls.X!.2x = data.iloc[ : ,.0:4] y = data.iloc[ : ,4] fnom sklearn.linear_model import LinearRegression as LRlr = LR() lr.fit(x， y)slr=lr.score(x,y)c_x三lr.coef_ c_b=lr.intercept_ p.nint.(.a2.t .i.(.AT) 6.土 6.f.(NM)2土. .r.f.(AP.）)2. ..f.(RH.）.2t. .6.…..….(c.mX.09.1.c.. I1].c.m.X.I.2J.n.0..xI3J..c.n..)impont numpy as np x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])x1=x1.reshape(1,4) R1=lr.predict(x1) #采用自带函数预测 r1=x1*c_X R2=r1.sum()+c_b #计算其预测值系数和常数项是哪个

这段代码使用了线性回归模型对发电场数据进行了拟合，并预测了一个新的样本点的输出值。

首先，我们使用pandas库中的read_excel()函数读取了Excel文件中的发电场数据，并使用iloc[ : ,0:4]和iloc[ : ,4]分别取出前四列特征和最后一列的目标变量。

接着，我们使用sklearn.linear_model库中的LinearRegression()类创建了一个线性回归模型实例lr，并使用fit()方法在训练集上拟合了模型。

然后，我们使用score()方法计算模型在训练集上的决定系数（R²），并将结果保存到slr中。

接下来，我们使用coef_和intercept_属性分别获取线性回归模型的回归系数和截距，并将结果保存到c_X和c_b中。

然后，我们创建了一个新的样本点x1，使用predict()方法对其进行预测，并将预测结果保存到R1中。

最后，我们使用计算公式r1=x1*c_X和R2=r1.sum()+c_b，手动计算出预测值的系数和常数项，并将结果保存到R2中。

def return_values(): import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('发电场数据.xlsx') x = data.iloc[:,0:4] y = data.iloc[:,4] from sklearn import svm kernel = ['linear','poly','rbf','sigmoid'] list1 = [] list2 = [] for i in kernel: clf = svm.SVR(kernel=i) r = clf.fit(x,y) list1.append(clf.score(x,y)) x1 = np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54]) x1 = x1.reshape(1,4) PE = list2.append(clf.predict(x1)) return(r,PE)

这段代码读入一个名为"发电场数据.xlsx"的Excel文件，并使用前四列作为输入特征x，第五列作为目标变量y。接着，代码使用支持向量机（SVM）算法训练了4个不同核函数的模型，并计算了每个模型的拟合度。最后，代码使用其中一个模型（sigmoid核函数）对新的输入数据进行预测，并返回训练好的模型和预测结果。