给定指定区域内的气温数据，编写一个预测模型，以预测未来7天内的平均气温。


区域: 北京
日期: 2022年4月1日至2022年4月8日
温度： [18, 20, 22, 23, 24, 25, 26, 28]
要建立一个预测模型，需要根据现有的气温数据，选择合适的统计或机器学习算法，进行训练。其中，可供选择的算法包括线性回归、决策树、神经网络等。

建模时，应将数据分成训练集和测试集，使用训练集对模型进行拟合，然后使用测试集对模型进行评估。可以使用各种指标来评估模型的表现，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。如果模型表现不好，可以针对数据情况与模型参数进行调整。

最终，使用训练好的模型进行未来7天内的平均气温预测，得到预测结果，并与实际结果进行比较。