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以下是一个简单的示例，展示如何使用Python中的Scikit-learn库来构建一个线性回归模型：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一些示例数据
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)# 创建并拟合模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 打印模型的参数
print("回归系数: ", model.coef_)
print("截距: ", model.intercept_)# 可视化结果
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.show()

这段代码创建了一个简单的线性回归模型，使其适应示例数据，并对模型进行了可视化。