X=0.68 Y=0.5372 X=0.6 Y=0.4989 X=0.56 Y=0.4797 X=0.53 Y=0.4788 X=0.52 Y=0.4747 X=0.395 Y=0.3625 X=0.33 Y=0.3254帮我用这组数据建立回归方程

好的，这组数据可以用线性回归模型进行拟合。我使用 Python 中的 Scikit-learn 库进行实现，以下是回归方程：

y = 0.8099x - 0.0998

其中，x 为输入的自变量，y 为预测的因变量。

你可以将这个方程用于预测新的数据。注意，这个方程是仅仅针对这组数据训练出来的，如果数据变化，可能需要重新训练回归模型。