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from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

def lr(train_data, train_label, test_data):
    """
    使用 scikit-learn 训练线性回归模型并进行预测
    
    参数:
    train_data: 用于训练的数据 (ndarray)
    train_label: 用于训练的标签 (ndarray)
    test_data: 用于测试的数据 (ndarray)
    
    返回:
    predict: 对测试数据的预测结果
    """
    # ********* Begin *********#
    
    # 1. 创建一个线性回归模型实例
    model = LinearRegression()
    
    # 2. 使用训练数据和标签来训练模型
    #    fit 方法会学习数据中的关系
    model.fit(train_data, train_label)
    
    # 3. 使用训练好的模型对新的测试数据进行预测
    predict = model.predict(test_data)
    
    # ********* End *********#
    
    return predict