使用pyhon，给你一个具有十组特征的十组数，每组数都对应有一个输出，请对其做一个线性回归

在Python中做线性回归，你可以使用scikit-learn库，这是一个非常流行的数据分析工具包。假设你有一个DataFrame `df`，其中包含特征列（X）和目标输出列（y），下面是一个简单的例子：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 假设你的数据集结构如下：
# df = pd.DataFrame({
#     'feature_1': [数值1, 数值2, ..., 数值10],
#     'feature_2': [...],  # 其他9个特征
#     'target': [输出1, 输出2, ..., 输出10]
# })

# 将数据分为特征(X)和目标变量(y)
X = df.drop('target', axis=1)  # 特征列
y = df['target']               # 目标输出列

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 模型评估（这里省略，通常会查看R²分数或其他指标）

这是最基础的线性回归步骤，实际操作可能需要根据数据清洗、特征工程等预处理步骤进行调整。完成后，你可以通过`model.score()`或者`metrics.r2_score()`来评估模型的表现。