给定一组数据点，使用线性回归算法预测下一个数据点的值。


数据点: (1,2), (3,4), (5,6)
使用线性回归算法预测下一个数据点的值需要确定一个线性模型，模型的形式为y = wx + b，其中y是数据的目标值，x是特征值，w是权重，b是偏置。可以使用最小二乘法来求解w和b的值。给定数据点(1,2), (3,4), (5,6)，可以得到多个线性模型，如y = 0.5x + 1。使用该模型可以预测下一个数据点的值，但是模型的准确性需要进一步验证和优化。