写出完整程序

好的，下面是一个完整的使用多项式回归的岭回归程序示例：

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.model_selection import train_test_split 

# 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) 

# 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, 加入L2正则化 
model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, 
              # 加入L2正则化 
              fit_intercept=True) 

# 拟合模型 
model.fit(X_train, y_train) 

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

# 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)

在这个例子中，我们使用了一个名为“数据1.xlsx”的Excel文件作为数据集。然后，我们将数据分成输入和输出，并使用StandardScaler对输入数据进行标准化处理。接下来，我们使用PolynomialFeatures将特征进行多项式扩展，增加了16个特征。然后，我们将数据分为训练集和测试集，并使用Ridge模型拟合数据。最后，我们使用模型进行预测并打印预测结果。