python 做一元线性分析模型

要使用 Python 进行一元线性回归分析模型，你可以使用 `scikit-learn` 库。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)  # 特征矩阵
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])  # 响应变量

# 创建线性回归模型对象并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据点
x_new = np.array([6]).reshape(-1, 1)
y_pred = model.predict(x_new)

print("预测值:", y_pred)

这个示例中，我们使用 `LinearRegression` 类从 `sklearn.linear_model` 模块中创建了一个线性回归模型对象 `model`。然后，我们使用 `fit` 方法拟合输入特征矩阵 `X` 和响应变量 `y`。最后，我们使用训练好的模型进行预测，并打印出预测值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、特征工程等步骤。