使用Python进行预测编程

在数据科学和机器学习领域，Python是一种非常流行的编程语言，它提供了各种库和工具，可以用于数据预测和建立预测模型。在本文中，我将向您展示如何使用Python进行预测编程，并提供相应的源代码。

1. 导入必要的库
   在开始之前，我们需要导入一些必要的Python库。常用的库包括NumPy、Pandas和Scikit-learn等。NumPy用于处理数值计算，Pandas用于数据处理和分析，Scikit-learn用于机器学习算法的实现。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. 准备数据集
   在进行预测编程之前，我们需要准备一个数据集。这个数据集可以是一个CSV文件或一个数据库查询结果。在本例中，我们将使用一个简单的示例数据集，其中包含两个变量：X