根据一组已知的数据拟合线性回归模型。

x = [1, 2, 3, 4, 5], y = [2, 3, 4, 5, 6]
可以使用公式 y = mx + b 来拟合一条直线，其中m是斜率， b是y截距。

我们可以通过求解公式中的参数m和b来拟合线性回归模型。 对于给定数据集，这些参数可以通过最小化残差平方和来计算。

在此数据集中，x和y之间的线性关系是非常明显的。 我们可以利用SciPy库中的linregress函数来计算斜率m和y截距b，如下所示： 

```
from scipy.stats import linregress

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x,y)

print("斜率：", slope)
print("y截距：", intercept)
```

这将输出以下结果：

```
斜率： 1.0
y截距： 1.0
```

因此，线性回归模型为：y = 1.0x + 1.0