python导入excel表格计算r²决定系数，并将计算好的决定系数打印输出给指定excel表格当中

以下是一个示例代码，利用 pandas 和 sklearn 库计算数据集的 r² 决定系数，并将结果输出至指定的 excel 文件中：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 读取数据集
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取自变量和因变量
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

# 训练线性回归模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)

# 计算 r² 决定系数
y_pred = reg.predict(X)
r2 = r2_score(y, y_pred)

# 输出结果至指定excel表格
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    pd.DataFrame({'r²': [r2]}).to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

上述代码中，我们首先使用 pandas 库读取待处理的 excel 文件，并提取其自变量和因变量。然后，我们使用 sklearn 库中的 LinearRegression 类训练一个线性回归模型，并使用 predict 方法计算出预测值。最后，使用 r2_score 函数计算出 r² 决定系数，并使用 pandas 库将结果输出至指定的 excel 文件中。