提供一段python代码，实现最简单的机器学习

这是一段实现最简单的机器学习的python代码，使用了 scikit-learn 库中的线性回归算法：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建训练数据
x_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train)

# 预测
x_test = np.array([[6]])
y_pred = model.predict(x_test)

print("预测结果:", y_pred[0])

该代码中，我们首先导入了 numpy 和 scikit-learn 库中的 LinearRegression 算法，然后创建了训练数据。接着，我们创建了一个线性回归模型，并使用训练数据对其进行了训练。最后，我们预测了一个新数据，输出了预测结果。