使用python编写程序实现线性回归模型（要求模型中拥有五个特征值）

以下是使用Python编写的线性回归模型，其中模型具有5个特征值：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.dot(X, [1, 2, 3, 4, 5]) + np.random.randn(100)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 打印模型的系数和截距
print('Coefficients:', model.coef_)
print('Intercept:', model.intercept_)

在上述代码中，我们首先使用NumPy生成了100个样本，每个样本具有5个特征值，并且这些特征值是由向量[1, 2, 3, 4, 5]的线性组合得到的。然后我们加上一些随机噪声，以使数据更加真实。

接下来，我们使用scikit-learn库中的LinearRegression类创建了一个线性回归模型。然后我们使用.fit()方法训练该模型。

最后，我们使用模型的.coef_和.intercept_属性打印出模型的系数和截距。这些值告诉我们每个特征的重要性以及在没有任何特征的情况下模型的基本预测能力。