import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import linear_model from sklearn.metrics import r2_score path = 'C:/Users/asus/Desktop/台区电量样本.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) data_B = data_B.iloc[1:284, 1:19] x = data_B.iloc[:, 1:19] y = data_B.iloc[:, 0:1] #对数据进行标准化处理 scaler=StandardScaler() scaledx=scaler.fit_transform(x) #线性回归模型 method=linear_model.LinearRegression() getmodel_1=method.fit(x,y) coef_,intercept_=getmodel_1.coef_,getmodel_1.intercept_ print('回归模型的系数为: {},截距为: {}'.format(coef_,intercept_)) #用R平方检验该模型的拟合度 predict_y=getmodel_1.predict(x) R_square=r2_score(y,predict_y) print('R_square is: ',R_square) #得到的值只有0.37，说明该模型不适合预估 #如果可行，就可以预估

你的代码看起来是在使用pandas和scikit-learn库进行数据处理和线性回归模型的拟合。你的数据文件路径是'C:/Users/asus/Desktop/台区电量样本.xlsx'，然后你读取了数据并进行了一些预处理操作。

在这段代码中，你使用了StandardScaler对特征数据进行了标准化处理，然后使用LinearRegression建立了线性回归模型。你打印出了回归模型的系数和截距，并计算了R平方值来评估模型的拟合程度。

然后你提到R平方值只有0.37，说明该模型不适合预估。如果你有其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。