用趋势模型中的线性回归模型来对时间序列数据进行预测分析python，在创建线性回归模型时显示出所有线性回归模型可以调整的参数

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来创建线回归模型。以下是一个简单的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建LinearRegression对象
lr_model = LinearRegression()

# 可调整的参数：
# fit_intercept: 是否计算截距，默认为True
# normalize: 是否对数据进行归一化，默认为False
# copy_X: 是否复制X数据，默认为True
# n_jobs: 并行运算的数量，默认为None

# 训练模型
lr_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = lr_model.predict(X_test)

在上面的代码中，可以通过修改`LinearRegression`对象的参数来调整模型。具体来说，`fit_intercept`参数控制是否计算截距，`normalize`参数控制是否对数据进行归一化，`copy_X`参数控制是否复制数据，`n_jobs`参数控制并行运算的数量。需要注意的是，这些参数的默认值通常是合理的，因此在大多数情况下，不需要手动修改它们。