<prompt> Fayyadama mana kitaabaa murtaae agarsiisuuf kutaa koodii barreessi.Maqaa Mana Kitaabaa: Scikit-learn  <response>: Kunoo fakkeenya kutaa koodii kan mana kitaabaa Scikit-learn fayyadamuun moodeela rigreesshinii sarara salphaa ijaaruu fi leenjisuu deetaa fakkeenya tokko tokko irratti: python from sklearn.linear_model import LinearRegression Sample data x_train 0, 1 , 2, 3 y_train 0, 1, 2, 3 Moodeela moodeela uumuu fi walsimsiisuu LinearRegression model.fitx_train, y_train Tilmaama gochuu x_test 4, 5, 6 y_pred model.predictx_test Tilmaama firii printfTilmaama: y_pred Koodiin kun gita LinearRegression moojuulii linear_model Scikit keessaa galcha -barachuu mana kitaabaa. Sana booda, leenjiidhaaf daataa sample tokko tokko uuma. Fakkeenyi kun tuuta deetaa salphaa bakka gatiiwwan x fi gatiiwwan y walfakkaataa taanitti fayyadama. Itti aansuudhaan, koodii wanta moodeela LinearRegression uumuun mala fit fayyadamuun deetaa leenjii waliin walsimsiisa. Moodeelli kun erga leenjiee booda daataa haaraa irratti tilmaama gochuuf itti fayyadamuun ni dandaama. Fakkeenya kana keessatti, koodii tuuta deetaa qormaataa irratti tilmaama gochuuf mala predict fayyadama. Dhumarratti, koodichi gatiiwwan y-gatiiwwan tilmaamaman deetaa qormaataa ni baasa. Haala kana keessatti, oomishni akka armaan gadiitti: Tilmaama: 4. 5. 6. 