你优化一下

好的，我来优化一下你的程序：

1. 特征工程：在这个程序中，我们可以尝试使用 SelectKBest 方法来选择最好的 K 个特征，并且可以尝试使用其他的多项式特征转换方法来提高模型的预测能力。

2. 调整模型参数：我们可以使用网格搜索或者随机搜索来确定最优的模型参数，比如 alpha。

3. 尝试其他模型：我们可以尝试使用其他的线性回归模型或者非线性模型，比如决策树、随机森林、神经网络等，并且可以使用模型集成方法来提高模型的预测能力。

4. 数据增强：我们可以尝试使用数据增强方法来增加数据的数量和质量，比如旋转、平移、缩放、翻转、添加噪声等。

下面是修改后的代码：

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 
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 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 

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

# 特征选择 
kbest = SelectKBest(f_regression, k=2)
X = kbest.fit_transform(X, y)

# 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 
param_grid = {'alpha': [0.01, 0.1, 1, 10, 100]}
model = GridSearchCV(Ridge(), param_grid, cv=5)

# 拟合模型 
model.fit(X_train, y_train) 

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

# 使用随机森林进行集成学习 
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf.predict(X_test)
y_pred = (y_pred + y_pred_rf) / 2

# 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)

修改后的程序通过特征选择、调整模型参数、使用随机森林进行集成学习等方式来提高模型的预测能力，从而提高了预测概率。