刚刚安装Vscode和python，请在一个全新空白的系统中写一段简单的线性回归分析代码，保证成功运行

在Visual Studio Code (VSCode) 中编写一个简单的Python线性回归分析示例，我们可以使用内置的数据集以及scikit-learn库，这是一个非常流行用于机器学习的Python库。首先确保已经安装了必要的库，包括`pandas`, `matplotlib`, 和 `sklearn`。如果你还没有安装，可以在终端或命令提示符中使用`pip install pandas matplotlib sklearn`命令。

下面是一个基础的线性回归模型的例子：

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

# 加载数据（这里我们使用随机生成的数据，实际应用中可能需要从文件或API获取）
# 这里假设有一个名为'data.csv'的CSV文件，包含两列数据 'feature' 和 'target'
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分割特征和目标变量
X = df['feature'].values.reshape(-1, 1)
y = df['target'].values.reshape(-1, 1)

# 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=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 可视化结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=3)
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Target')
plt.title('Linear Regression')
plt.show()

保存这段代码到`main.py`（或其他你喜欢的文件名），然后在VSCode中打开，点击左下角的"Run Python File in Terminal"按钮，或者按F5运行。确保数据文件路径正确，并且你的环境能够找到所需库。