已知某公司员工工龄与平均工资之间有一定的相关关系（见下表），要求使用线性 回归算法分析平均工资与工龄的关系，①使用最小二乘法求解方程并输出W和b值，② 对原始数据与方程的关系图示输出，③并预测工龄为15的平均工资，将预测结果保留 小数点后两位显示输出。 代码

首先，我们需要有实际的数据才能进行线性回归分析。不过，我可以帮你解释一下如何使用Python的`sklearn`库进行这个过程。

1. **导入所需库**:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

2. **假设我们有一个DataFrame `df` 包含工龄（years_of_experience）和平均工资（average_salary）列**:

# 假设数据格式如下
data = {
    'years_of_experience': [1, 2, 3, ..., 10], # 实际数值填充
    'average_salary': [5000, 6000, 7000, ..., 12000] # 实际数值填充
}
df = pd.DataFrame(data)

3. **数据预处理**:
- 分割数据集为特征（X）和目标变量（y）
- 划分训练集和测试集

X = df['years_of_experience'].values.reshape(-1, 1)  # 形状调整为 (n_samples, n_features)
y = df['average_salary'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **拟合模型（最小二乘法求解）**:

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
w = model.coef_[0]  # 斜率
b = model.intercept_  # 截距
print(f"W（斜率）: {w:.2f}, b（截距）: {b:.2f}")

5. **绘制散点图与直线**:

plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, model.predict(X), color='red', label="Linear Regression")
plt.xlabel('工龄')
plt.ylabel('平均工资')
plt.legend()
plt.show()

6. **预测工龄为15年的平均工资**:

predicted_salary_15 = model.predict([[15]])[0]
print(f"预测的15年工龄的平均工资: {predicted_salary_15:.2f}")

由于没有实际数据，以上步骤都是基于假设的数据结构。你需要替换上述代码中的`...`部分为你实际的数据，并运行它们。