Python 线性回归示例：使用 scikit-learn 进行数据拟合和预测

这段代码使用线性回归模型对 X 和 y 进行拟合，并预测了 X2 对应的 y 值。然后将原始数据点和回归线绘制在图上。

代码首先使用 linear_model.LinearRegression() 创建了一个线性回归模型，然后使用 model.fit(X, y) 方法对 X 和 y 数据进行拟合。之后，使用 model.predict(X2) 方法预测了 X2 对应的 y 值。

最后，代码使用 plt.plot(X, y, 'k.') 和 plt.plot(X2, y2, 'g-') 分别绘制了原始数据点和回归线，并使用 plt.show() 显示图形。

这段代码展示了如何使用 scikit-learn 库进行线性回归，并通过图形直观地展示了模型的拟合结果。