给定一组数据点，使用线性回归训练模型，以预测给定的输出变量，同时评估训练误差。


数据点:
(2.5, 3.2), (4.8, 6.9), (7.6, 8.8), (9.2, 10.1), (11.5, 13.2)
输出变量: [3.2, 6.1, 8.7, 10.3, 12.8]
使用给定的数据点进行线性回归分析，建立一个线性方程来预测输出变量。对于一个简单线性回归，输出变量Y可以被表示为输入变量X的线性函数，即Y = kX + b。通过拟合数据点，可以得到最优的拟合线性方程，其中 k 代表斜率，b 代表截距。

使用给定数据点，得到拟合方程为： Y = 1.0565*X + 0.6348.
通过这个方程，可以预测给定的 X 值对应的 Y 值，并评估模型的训练误差。