Python LASSO TypeError:未调整大小的对象的len（）

我试图为5张图创建一个套索回归模型，但我似乎无法找出错误，错误状态为：

from sklearn import linear_model
from sklearn.linear_model import LassoCV

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#import data sheet
df = pd.read_excel(r'Drying.xlsx')

#idenifying variables
x1 = df[['Temperature']].to_numpy()
y = df[['Drying rate']].to_numpy()

#Lasso regression line
polyfit = linear_model.Lasso(alpha = 0.1)
my_poly = polyfit.fit(x1, y)
my_var = np.polyval(my_poly, x1)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:/Users…”，第18行，在
my_var=np.polyval（my_poly，x1）
文件“”，第5行，polyval格式
文件“C:\Users\..…lib\site packages\numpy\lib\polymonery.py”，第733行，polyval格式
对于范围内的i（len（p））：
TypeError:未调整大小的对象的len（）

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请帮助，我不知道如何修复此问题以从excel工作表创建套索图：（

my_poly

不是多项式，请使用

my_poly.coef\u1、my_poly.intercept\u2>构建一个。
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users.....", line 18, in <module>
    my_var = np.polyval(my_poly, x1)
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in polyval
  File "C:\Users\.....lib\site-packages\numpy\lib\polynomial.py", line 733, in polyval
    for i in range(len(p)):
TypeError: len() of unsized object