import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

可以使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等。这些方法可以在不同的子样本或特征子集上训练多个模型，然后将它们的预测结果进行投票或加权平均，得到最终的预测结果。以下是一个使用随机森林进行模型集成的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 训练多个随机森林模型
models = []
for i in range(10):
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=i)
    model.fit(X_train, y_train)
    models.append(model)

# 对测试集进行预测，并进行投票或加权平均
y_preds = []
for model in models:
    y_pred = model.predict(X_test)
    y_preds.append(y_pred)
y_pred_ensemble = np.round(np.mean(y_preds, axis=0))

# 打印集成模型的预测结果
print(y_pred_ensemble)

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

在这个代码中，我们需要将 `y` 转换为一维数组，可以使用 `y.ravel()` 函数来实现。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000')

# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, 0:4].values
y = data.iloc[:, 4].values  # 将 y 修改为第 5 列的数据
y = y.ravel()  # 将 y 转换为一维数组

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 添加多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X = poly.fit_transform(X)

# 特征选择
selector = SelectKBest(f_regression, k=3)
X = selector.fit_transform(X, y)

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建岭回归模型
model = Ridge(alpha=0.2)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测结果四舍五入取整
y_pred = np.round(y_pred)

# 去除重复行
y_pred = np.unique(y_pred, axis=0)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个代码中，我们将 `y` 修改为 Excel 文件中的第 5 列的数据，然后使用 `y.ravel()` 将其转换为一维数组。这样，就可以避免在特征选择过程中出现错误提示。

解释这段代码import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from scipy.stats import skew from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from sklearn.linear_model import LinearRegression from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor # from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

这段代码是在Python中导入所需要的库和模块。具体解释如下：

- `import numpy as np`：导入NumPy库，并将其简写为np，以方便使用。
- `import pandas as pd`：导入Pandas库，并将其简写为pd，以方便使用。
- `from datetime import datetime`：从datetime模块中导入datetime函数，用于处理时间数据。
- `from scipy.stats import skew`：从scipy.stats模块中导入skew函数，用于计算数据的偏度。
- `from scipy.special import boxcox1p`：从scipy.special模块中导入boxcox1p函数，用于进行Box-Cox变换。
- `from scipy.stats import boxcox_normmax`：从scipy.stats模块中导入boxcox_normmax函数，用于计算Box-Cox变换的参数。
- `from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge`：从sklearn.linear_model模块中导入ElasticNetCV、LassoCV、RidgeCV、Ridge等函数，用于进行线性回归。
- `from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor`：从sklearn.ensemble模块中导入GradientBoostingRegressor函数，用于进行梯度提升回归。
- `from sklearn.svm import SVR`：从sklearn.svm模块中导入SVR函数，用于进行支持向量回归。
- `from sklearn.pipeline import make_pipeline`：从sklearn.pipeline模块中导入make_pipeline函数，用于构建机器学习管道。
- `from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler`：从sklearn.preprocessing模块中导入RobustScaler、StandardScaler函数，用于进行特征缩放。
- `from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score`：从sklearn.model_selection模块中导入KFold、cross_val_score函数，用于进行交叉验证。
- `from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse`：从sklearn.metrics模块中导入mean_squared_error函数，并将其简写为mse，用于计算均方误差。
- `from sklearn.metrics import make_scorer`：从sklearn.metrics模块中导入make_scorer函数，用于创建自定义评分函数。
- `from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor`：从sklearn.neighbors模块中导入LocalOutlierFactor函数，用于检测异常值。
- `from sklearn.linear_model import LinearRegression`：从sklearn.linear_model模块中导入LinearRegression函数，用于进行线性回归。
- `from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor`：从mlxtend.regressor模块中导入StackingCVRegressor函数，用于进行交叉验证的堆叠模型。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库，并将其简写为plt，用于绘制图形。
- `import seaborn as sns`：导入seaborn库，并将其简写为sns，用于绘制图形。