调用excel中数据实验lasso回归

首先，你需要安装以下库：pandas, numpy, scikit-learn 和 openpyxl。

然后，你可以使用 pandas 库读取 Excel 文件中的数据，并将其转换为 numpy 数组。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据转换为 numpy 数组
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

接下来，你可以使用 scikit-learn 库中的 Lasso 模型进行回归分析。例如：

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建 Lasso 模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 训练模型
lasso.fit(X, y)

# 输出模型系数
print(lasso.coef_)

在上面的代码中，我们设置了 alpha 参数为 0.1，这是 Lasso 模型中的正则化参数。你可以根据数据集的大小和复杂性来调整它的值。

最后，你可以将结果保存到 Excel 文件中。例如：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 选择工作表
worksheet = workbook.active

# 写入模型系数
for i, coef in enumerate(lasso.coef_):
    worksheet.cell(row=i+2, column=df.shape[1]+1, value=coef)

# 保存文件
workbook.save('data.xlsx')

在上面的代码中，我们假设工作表的第一行为变量名称，因此我们从第二行开始写入模型系数。我们还假设数据集的最后一列为目标变量。因此，我们将模型系数写入数据集的右侧。