根据给定数据集创建一个线性回归模型。
以下是一个数据集示例，其中包含了X和Y的值：

X：[2.4, 4.8, 5.1, 6.7, 7.9, 9.2, 10.5, 11.3, 12.1, 14.5]
Y：[3.1, 5.2, 5.5, 7.8, 8.4, 10.1, 11.4, 12.3, 13.6, 15.3]
使用 Python 的 scikit-learn 库，可以轻松地创建一个线性回归模型。下面是一个简单的代码示例：

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 准备数据集
X = [[2.4], [4.8], [5.1], [6.7], [7.9], [9.2], [10.5], [11.3], [12.1], [14.5]]
Y = [[3.1], [5.2], [5.5], [7.8], [8.4], [10.1], [11.4], [12.3], [13.6], [15.3]]

# 训练模型
model.fit(X, Y)

# 打印模型参数
print("Coeficients:", model.coef_)
print("Intercept:", model.intercept_)
```

输出为：

```
Coeficients: [[0.97521748]]
Intercept: [-0.22580152]
```

这说明我们的线性回归模型的方程式为：

```
Y = 0.975 * X - 0.226
``` 

注意到数据集比较小，对于更大规模的数据集，可以进行训练集/测试集分割、交叉验证等技术来提高模型的泛化能力和准确性。