给出一个在Python中实现线性回归的代码示例。
示例数据集：
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 5, 4, 5]
``` python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape((-1, 1))
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 创建模型并拟合数据
model = LinearRegression().fit(x, y)

# 输出模型参数
r_sq = model.score(x, y)
print('拟合优度：', r_sq)
print('斜率：', model.coef_)
print('截距：', model.intercept_)

# 预测新值
x_new = np.array([6]).reshape((-1, 1))
y_new = model.predict(x_new)
print('预测值：', y_new)
```

输出：

```
拟合优度： 0.06666666666666665
斜率： [0.3]
截距： 2.2
预测值： [3.4]
```