用jupyter提取excel从第三列到第十一列的数据，并进行线性回归，最后进行模型评估

可以使用 Pandas 和 Scikit-learn 库来实现该功能。具体步骤如下：

1. 导入库

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 读取 Excel 文件

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

其中，'your_file.xlsx' 是你要读取的 Excel 文件名。该文件中应包含需要进行线性回归的数据。

3. 提取数据

X = df.iloc[:, 2:11].values
y = df.iloc[:, 11].values

这里使用 Pandas 的 iloc 函数提取从第三列到第十一列的数据。其中，X 是一个二维数组，包含了所有行的第三到第十一列数据，而 y 是一个一维数组，包含了所有行的第十二列数据。

4. 拟合模型

regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)

这里使用 Scikit-learn 中的 LinearRegression 函数来拟合线性回归模型。

5. 模型评估

y_pred = regressor.predict(X)
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print('Mean squared error:', mse)

这里使用 Scikit-learn 中的 mean_squared_error 函数来计算均方误差（MSE）。y_pred 是模型对 X 的预测值，而 mse 是实际值 y 和预测值 y_pred 的均方误差。

完成以上步骤后，你就可以在 Jupyter Notebook 中提取 Excel 文件中的数据，并进行线性回归和模型评估了。