利用python做一个预测模型

好的，以下是一个简单的预测模型的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割数据集
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 输出结果
print(y_pred)

这里使用了线性回归模型来进行预测。首先加载数据，然后将数据集分成训练集和测试集。接着使用训练集训练模型，然后使用测试集进行预测，并输出结果。