补全提示所需的代码 # 4.使用Sklearn机器学习扩展包中的线性回归模型，创建一个具体的模型 lr

要在Python中使用Scikit-Learn（sklearn）创建一个线性回归模型，你需要先导入必要的库，然后实例化LinearRegression模型并进行训练。以下是完整示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 假设df_data是包含特征变量(X)和目标变量(y)的数据框
X = df_data['features_column'].values.reshape(-1, 1)  # 提取特征
y = df_data['target_column']                         # 提取目标变量

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 现在lr模型已经准备好用于预测

在这里，你需要将`features_column`替换为实际的特征列名，`target_column`替换为目标变量的列名。这个模型已经可以进行预测，但是如果你想评估模型性能，记得在fit之后添加交叉验证和评价步骤。