我要从excel中导入数据写进这个代码里面from sklearn.linear_model import LinearRegression# 将 x 和 y 分别存储在 X 和 y 变量中X = df[['a', 'b', 'c', 'd']]y = df[['a1', 'b1', 'c1', 'd1']]# 创建线性回归模型model = LinearRegression()# 拟合模型model.fit(X, y)# 预测结果y_pred = model.predict(X)

好的，您想问如何将 Excel 中的数据导入到这段代码中。您可以使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数来读取 Excel 文件，并将其转换为 DataFrame 对象，然后将 DataFrame 对象中的数据传递给 X 和 y 变量。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

# 将 x 和 y 分别存储在 X 和 y 变量中
X = df[['a', 'b', 'c', 'd']]
y = df[['a1', 'b1', 'c1', 'd1']]

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

请注意，您需要将 'your_excel_file.xlsx' 替换为您的 Excel 文件名。另外，您需要确保 Pandas 库已安装。