给定一组数据，要求模型进行回归任务并输出预测结果。
数据：
x: [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y: [1, 3, 5, 7, 9, 11]
测试数据：
x: [6, 7, 8, 9]
使用线性回归模型对训练数据进行拟合，然后使用该模型对测试数据进行预测。对于给定的数据，可以使用以下Python代码：

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 训练数据
X_train = [[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [1, 3, 5, 7, 9, 11]

# 测试数据
X_test = [[6], [7], [8], [9]]

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_test = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_test)
```

output:
```
[13. 15. 17. 19.]
```
预测的结果为 [13. 15. 17. 19.]