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

时间: 2024-02-12 13:08:12 浏览: 39
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 ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error ``` 2. 读取 Excel 文件 ```python 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 ```python 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 ```python 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 ```python 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。

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