给定一组数据，运行一个回归模型来预测下一个数据点。


数据集: x = [1, 2, 3, 4, 5, 6], y = [3, 5, 7, 9, 11, 13]
使用线性回归模型来预测下一个数据点。 直线方程 y = ax + b, 其中a是斜率，b是截距，通过拟合数据得到a和b。

使用Python的scikit-learn库进行线性回归拟合:

```
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归对象
regression = LinearRegression()

# x转化为2D数组
x = [[i] for i in x]

# 拟合数据集
regression.fit(x, y)

# 预测下一个数据点
next_x = [[7]]
next_y = regression.predict(next_x)

print(next_y) # 输出预测的下一个数据点
```

预测结果为15，下一个数据点的值为15。