用python读取excel文件生成模型的代码

以下是使用 Python 读取 Excel 文件并生成模型的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
predictions = model.predict(new_data)

print(predictions)

其中，`data.xlsx` 是包含特征和标签数据的 Excel 文件，`X` 和 `y` 分别是特征和标签数组，`LinearRegression` 是线性回归模型，`model.fit(X, y)` 训练模型，`new_data` 是新的特征数据，`model.predict(new_data)` 预测新数据的标签。