import pandas as pd data..…..d.ne.ad..exc.el(.发电场数据.xls.X!.2x = data.iloc[ : ,.0:4] y = data.iloc[ : ,4] fnom sklearn.linear_model import LinearRegression as LRlr = LR() lr.fit(x， y)slr=lr.score(x,y)c_x三lr.coef_ c_b=lr.intercept_ p.nint.(.a2.t .i.(.AT) 6.土 6.f.(NM)2土. .r.f.(AP.）)2. ..f.(RH.）.2t. .6.…..….(c.mX.09.1.c.. I1].c.m.X.I.2J.n.0..xI3J..c.n..)impont numpy as np x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])x1=x1.reshape(1,4) R1=lr.predict(x1) #采用自带函数预测 r1=x1*c_X R2=r1.sum()+c_b #计算其预测值系数和常数项是哪个

这段代码使用了线性回归模型对发电场数据进行了拟合，并预测了一个新的样本点的输出值。

首先，我们使用pandas库中的read_excel()函数读取了Excel文件中的发电场数据，并使用iloc[ : ,0:4]和iloc[ : ,4]分别取出前四列特征和最后一列的目标变量。

接着，我们使用sklearn.linear_model库中的LinearRegression()类创建了一个线性回归模型实例lr，并使用fit()方法在训练集上拟合了模型。

然后，我们使用score()方法计算模型在训练集上的决定系数（R²），并将结果保存到slr中。

接下来，我们使用coef_和intercept_属性分别获取线性回归模型的回归系数和截距，并将结果保存到c_X和c_b中。

然后，我们创建了一个新的样本点x1，使用predict()方法对其进行预测，并将预测结果保存到R1中。

最后，我们使用计算公式r1=x1*c_X和R2=r1.sum()+c_b，手动计算出预测值的系数和常数项，并将结果保存到R2中。

相关问题

import pandas as pd pandas.iloc[1]

这段代码是有错误的。首先，需要先导入一个数据集，例如一个.csv文件，然后使用pd.read_csv()方法读取该数据集，返回一个DataFrame对象。然后，才能使用.iloc属性来选取特定的行或列。

下面是一个示例代码，假设有一个名为data.csv的数据集文件：

import pandas as pd

# 读取数据集文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选取第2行数据
row_2 = df.iloc[1]
print(row_2)

这将输出第2行的所有列数据。请注意，DataFrame的行和列都是从0开始编号的。

import pandas as pd , data=pd.read_csv()

import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句，它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。

data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式，用于存储表格数据。

在使用data=pd.read_csv()时，你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL，并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。