from sklearn.linear_model import LinearRegression LR1 = LinearRegression() #train the model LR1.fit(X,y)

这段代码使用了scikit-learn库中的线性回归模型，其中LR1是一个LinearRegression对象，表示一个线性回归模型。代码的第一行导入了LinearRegression模型，第二行创建了一个LR1对象。

接下来，代码使用fit()函数来训练模型。其中，X是一个二维数组，表示自变量，y是一个一维数组，表示因变量。在训练模型时，LR1.fit(X,y)会将X和y作为参数传入，从而训练出一个线性回归模型。此时，模型已经学习到了自变量和因变量之间的线性关系，可以用于预测新的数据。

需要注意的是，Fit函数的作用是训练模型，也就是调节模型的权重和偏置，使得模型在训练集上的预测结果与真实值的误差最小化。训练好的模型可以用来预测新的数据，但是需要注意过拟合和欠拟合的问题。