关于这个问题，可以使用Python中的scikit-learn库来进行一元线性回归模型的构建。
首先，我们需要加载数据集并准备数据。假设我们的数据集包含了X和Y两列，X表示自变量，Y表示因变量，可以使用pandas库进行读取和处理：
X = data['X'].values.reshape(-1, 1) # 将X转换为二维数组
接着，我们可以使用scikit-learn中的LinearRegression模型来进行一元线性回归的构建：
训练完成后，我们可以使用模型来进行预测：
最后，我们可以使用matplotlib库来可视化模型的预测结果：
基本形式 线性模型(linear model)就是试图通过属性的线性组合来进行预测的函数，基本形式如下： f(x)=wTx+b 许多非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层结构或者高维映射（比如核方法）来解决。线性模型有很好的解释性。 线性回归 线性回归要求均方误差最小: (w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2 均方误差有很好的几何意义，它对应了常用的欧式距离(Euclidean distance)。
基于均方误差最小化来进行模型求解称为最小二乘法(least square method)，线性回归中，最小二乘发就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线的欧式距离之和最小。
我们把上式写成矩阵的形式： w∗=argmin(y−Xw)T(y−Xw) 这里我们把b融合到w中，X中最后再加一列1。为了求最小值，我们对w求导并令其为0： 2XT(Xw−y)=0 当XTX为满秩矩阵(full-rank matrix)时是可逆的。
此时： w=(XTX)−1XTy 令xi=(xi,1)，可以得到线性回归模型： f(xi)=xTi(XTX)−1XTy
使用Python进行回归分析，可以使用scikit-learn库中的LinearRegression模块。首先，需要导入该模块，然后创建一个LinearRegression对象。接着，将数据集分为训练集和测试集，使用fit()方法将训练集数据代入模型中进行训练。最后，使用predict()方法将测试集数据代入模型中进行预测，得到回归模型的结果。