写一段python代码，从excel中导入2000行6列的数据，实现根据前5列数据，预测第6列数据的LSTM模型

这是一段示例代码，实现从 excel 中读取前 5 列数据，训练 LSTM 模型预测第 6 列数据的功能：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 从 excel 中读取数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 取前 5 列作为输入数据
data = df.iloc[:, :5].values

# 对数据进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 将数据划分为训练集和测试集
train_data = data[:1600, :]
test_data = data[1600:, :]

# 设置 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(5, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(train_data, df.iloc[:1600, 5], epochs=50, batch_size=32)

# 在测试集上评估模型
predictions = model.predict(test_data)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

#将预测结果与测试集结果进行比较
print("真实值：\n",df.iloc[1600:,5])
print("预测值:\n",predictions)

请注意，上述代码只是示例代码，可能存在一些问题。此外，这只是一个非常简单的模型，可能不能很好地预测数据。你需要根据实际数据调整参数，并尝试多种不同的模型结构来获得更好的预测结果。