df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量，使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 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=42)

下面是对这段代码的优化建议：

1. 变量命名：建议使用有意义的变量名，避免使用无意义的变量名（如 `data___`）。

2. 代码注释：建议添加注释，解释代码的作用和实现方法。

3. 数据预处理：建议对分类变量进行 One-Hot 编码，避免使用 LabelEncoder。

4. 划分数据集：建议使用 StratifiedKFold 进行交叉验证，避免过拟合。

综上所述，优化后的代码如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import make_column_transformer

# 读取数据
df = pd.read_excel(file_name)

# 选取需要的列
df = df.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]

# 对分类变量进行 One-Hot 编码
column_transformer = make_column_transformer(
    (OneHotEncoder(), ['经验要求', '文凭要求']),
    remainder='passthrough'
)
X = column_transformer.fit_transform(df.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1))
y = df['薪资待遇_平均月薪']

# 划分数据集
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
    X_train, y_train = X[train_index], y[train_index]
    X_test, y_test = X[test_index], y[test_index]
    # 在这里进行模型训练和评估

在优化后的代码中，首先使用 Pandas 库读取数据，并选取需要的列。接着，使用 One-Hot 编码对分类变量进行处理。这里使用了 `make_column_transformer` 函数和 `OneHotEncoder` 类来实现 One-Hot 编码，可以避免使用 LabelEncoder。最后，使用 StratifiedKFold 进行交叉验证，避免过拟合。