线性回归模型及其应用

#在发电场中电力输出（PE）与AT（温度）、V（压力）、AP（湿度）、RH（压强）有关，

# 相关测试数据见“发电场数据.xlsx”文件，请完成以下任务：

# 1)求出PE与AT、V、AP、RH之间的线性回归关系式系数向量,用列表b表示，其元素依次为常数项、对应变量系数

# 2)求出回归方程的拟合优度（判定系数），用变量r表示

# 3)今有某次测试数据AT=28.4、V=50.6、AP=1011.9、RH=80.54，试利用构建的线性回归模型预测其PE值

def return_values():

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR

    data=pd.read_excel('发电场数据.xlsx')

    x=data.iloc[:,:4]

    y=data.iloc[:,-1]

    lr=LR()

    lr.fit(x,y)

    r=lr.score(x,y)

    c_b=lr.intercept_

    c_x=lr.coef_

    b=[c_b]+list(c_x)

    x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])

    x1=x1.reshape(1,4)

    PE=lr.predict(x1)

    return(b,r,PE)