已知某公司员工工龄与平均工资之间有一定的相关关系，要求使用线性回归算法分析平均工资与工龄的关系，①使用最小二乘法求解方程并输出W和b值，②对原始数据与方程的关系图示输出，③并预测工龄为15的平均工资，将预测结果保留小数点后两位显示输出。

要使用线性回归模型来分析平均工资（y）与工龄（x）之间的关系，我们将首先假设它们之间存在线性关系，即 y = wx + b，其中 w 是斜率，b 是截距。按照你的需求，我会分步说明如何进行：

**步骤1: 导入必要的库**

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

**步骤2: 准备数据集**
确保你有一个包含工龄（x列）和平均工资（y列）的数据框。如果数据不在Python环境中，你需要先读取数据。

**步骤3: 训练线性回归模型**

# 假设你已经有一个名为df的DataFrame，'Years_of_service'是工龄列，'Average_Salary'是平均工资列
X = df['Years_of_service'].values.reshape(-1, 1) # 工龄转化为数组
y = df['Average_Salary'] # 平均工资列

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

**步骤4: 输出参数 W (斜率) 和 b (截距)**

w = model.coef_[0]  # 斜率
b = model.intercept_  # 截距
print(f"斜率 (w): {w:.2f}")
print(f"截距 (b): {b:.2f}")

**步骤5: 绘制散点图和拟合线**

plt.scatter(X, y, color='blue')  # 散点图
plt.plot(X, model.predict(X), color='red', label="Linear Regression")  # 拟合线
plt.xlabel("工龄")
plt.ylabel("平均工资")
plt.legend()
plt.show()

**步骤6: 预测工龄为15年的平均工资**

predicted_salary_15_years = model.predict([[15]])
predicted_salary_15_years_rounded = round(predicted_salary_15_years[0], 2)
print(f"预测的工龄为15年的平均工资: ${predicted_salary_15_years_rounded}")

现在，我们已经完成了所有步骤。如果你有具体的数据集，可以直接用上述代码运行；如果没有，请提供数据或说明如何获取数据。完成后，你可以根据绘图和预测结果来分析工龄与平均工资之间的关系。