一、项目要求
以个人为单位，实现AI识别的算法：
调查某市出租车使用年限和该年支出维修费用（万元），得到数据如下：
使用年限(x) 2 3 4 5 6
维修费用(y) 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0
- 求线性回归方程
- 由1中结论预测第10年所支出的维修费用
3.说明自己选中预测的原因和过程中的收获
说明：实验的完整度越高(模型存储, 模型调用，可视化等)，分数越高。
二、设计步骤
1.实现步骤
分析:通过对于数据的分析，我们可以得出使用年限(x)和维修费用（y）之间存在一定的线性关联，所以我们可以采用线性回归模型来帮助我们预测第十年的维修费用(y)。
一、导入所需的库
二、数据准备
(我们通过with open导入数据，实际上也可以通过pandas导入数据，不过with适用于数据集较小的情况，，而pandas适用于数据集较大的情况。因为我们的数据集不大，所以我采用了with open的方式，因为内存占用较小，易于操作)
)
