写程序实现线性回归模型（要求模型中拥有五个特征值）

以下是一个使用Python实现的线性回归模型，其中包含五个特征值：

import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 5)
y = 2 + 3*X[:,0] + 4*X[:,1] + 5*X[:,2] + 6*X[:,3] + 7*X[:,4] + 0.1*np.random.randn(100)

# 计算模型参数
X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X]
theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)

# 使用模型进行预测
X_new = np.array([[0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]])
X_new_b = np.c_[np.ones((1, 1)), X_new]
y_predict = X_new_b.dot(theta_best)

print("模型参数：", theta_best)
print("预测结果：", y_predict)

上述代码中，首先生成了一个包含五个特征值的随机数据集（100个样本），然后使用最小二乘法计算出模型参数（theta_best），最后使用模型参数进行预测。