在Scikit-learn中，可以使用LinearRegression類來實現線性回歸。下面是一個簡單的示例代碼：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 創建一些示例數據
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])
# 創建線性回歸模型
model = LinearRegression()
# 擬合模型
model.fit(X, y)
# 進行預測
y_pred = model.predict([[5]])
print(y_pred)
在這個示例中，首先創建了一些示例數據X和y，然后創建了一個LinearRegression模型，并用fit方法擬合了這些數據。最后使用predict方法對新的數據進行預測。
