<prompt> Kwa kuzingatia seti ya vidokezo vya data, tengeneza muundo wa rejista wa mstari ili kutabiri utofauti wa matokeo.  <response>: Sawa, wacha tuunde modeli ya rejista ya mstari ili kutabiri utofauti wa pato kulingana na vidokezo vya data vya ingizo. Kwanza, tutaagiza maktaba zinazohitajika, Numpy na matplotlib: leta chatu numpy kama np import matplotlib.pyplot kama plt Sasa, hebu tufafanue sehemu zetu za data ya ingizo kama safu numpy: chatu. X np.array1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.reshape-1, 1 Y np.array6, 8, 9, 10, 12, 13, 15 Kisha, tutaunda muundo wa urejeshaji wa mstari kwa kutumia darasa la Regression la Linear la scikit-learn. Hii inaweza kufanywa kwa kuita fit mbinu ya LinearRegression kitu. python kutoka sklearn.linear_model import LinearRegression model LinearRegression model.fitX, Y Tunaweza kutumia kielelezo kilichowekwa kufanya ubashiri. python x_new np.array8, 9, 10 y_new model.predictx_new printy_new Hii itarejesha safu ya thamani zilizotabiriwa kwa mpya. pembejeo. Sasa hebu tupange pointi za data na mstari wa urejeshaji uliowekwa: python plt.scatterX, Y, colorb plt.plotX, model.predictX, colork plt .show Hii itapanga vidokezo vya data vilivyotolewa kama miduara ya samawati na laini ya urejeshaji iliyowekwa kama laini nyeusi. Kama unavyoona, tumeunda modeli ya rejista ya mstari ili kutabiri utofauti wa matokeo kutokana na seti ya alama za data. Unaweza kutumia mbinu ya model.predict kufanya ubashiri wa ingizo mpya. 