Use the equation y=5x−2,x∈[0,5]to sample 100 training data. And then train a LinearRegression model and plot the predicted line.

好的，您的第一个问题是使用方程y=5x−2,x∈[0,5]来生成100个训练数据，并训练一个线性回归模型，并绘制预测直线。以下是操作步骤：

首先，我们需要生成100个训练数据。根据给定的方程，我们可以使用Python代码来生成：

import numpy as np

# Generate 100 training data points
X = np.linspace(0, 5, 100)
y = 5 * X - 2

接下来，我们可以使用Scikit-learn的LinearRegression模型来训练模型，并预测新的数据点：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Train the model on the training data
model = LinearRegression()
model.fit(X.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))

# Generate new data points for predictions
X_test = np.linspace(-1, 6, 200)

# Make predictions on the new data points
y_pred = model.predict(X_test.reshape(-1, 1))

最后，我们可以使用Matplotlib库来绘制预测直线：

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot the training data and predictions
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X_test, y_pred, color='red')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

运行以上代码即可得到预测直线的图像。

需要说明的是，以上代码是使用Python语言实现的。如果您使用的是其他编程语言，操作步骤可能会有所不同，但总体思路是一样的。