自行设计数据集，利用sklearn的线性回归函数实现预测功能

自行设计数据集并在`sklearn`中使用线性回归模型进行预测的基本步骤如下：

1. **设计数据集**：首先你需要确定你的数据集需要包含哪些特征以及目标变量。特征可以是数值型的也可以是类别型的。设计数据集时，你需要根据实际情况模拟真实数据的分布，例如，使用随机数生成器或从现实世界中收集数据。

2. **数据预处理**：在使用线性回归模型之前，通常需要对数据进行预处理。这包括数据清洗（去除噪声和异常值）、处理缺失值、特征编码（对于类别型特征）、特征缩放（如标准化或归一化）等。

3. **数据分割**：将数据集分割为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。在`sklearn`中，你可以使用`train_test_split`函数来完成这一步。

4. **模型训练**：使用`sklearn`的线性回归函数`LinearRegression`来创建线性回归模型，并用训练集数据训练这个模型。在训练过程中，模型会根据特征和目标变量之间的关系来学习参数。

5. **模型评估**：训练完成后，使用测试集来评估模型的性能。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）等。

6. **预测**：使用训练好的模型对新的数据点进行预测。你可以将新的特征数据输入模型中，模型将根据学习到的参数给出预测结果。

以下是一个简单的代码示例：

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 设计数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10, random_state=42)

# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"均方误差: {mse}")

# 预测
new_data = [[5.0]]
new_prediction = model.predict(new_data)
print(f"预测结果: {new_prediction}")