python语言使用线性回归估计模型参数

可以使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现线性回归估计模型参数。具体实现代码如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 构造数据集
X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]
y = [0, 1, 2]

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 输出模型参数
print(model.coef_)
print(model.intercept_)

其中，X是特征矩阵，y是目标变量，model.coef_和model.intercept_分别表示模型的系数和截距。