Python线性回归分析：使用scikit-learn库求解方程

可以使用Python中的scikit-learn库来进行线性回归分析。下面是一个使用scikit-learn库来求解线性回归方程的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 已知数据
years = np.array([2, 3, 4, 5, 6])[:, np.newaxis]  # 将数据转换为二维数组
costs = np.array([2.2, 3.8, 5.5, 6.5, 7.0])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(years, costs)

# 输出回归方程的系数和截距
print('回归系数：', model.coef_[0])
print('截距：', model.intercept_)

运行上述代码，将输出线性回归方程的系数和截距。