给出一组数据和描述，让GPT生成一个分类问题的实验方案。


已知有两组数据，一组数据如下：x = [1,2,3,4,5] y = [1,3,5,7,9]；另一组数据如下：x = [1,3,5,7,9] y = [2,4,6,8,10]。这两组数据各代表一条直线，现在需要从中找到判别这两条直线的最佳阈值，并定义分类函数。
实验方案：基于这两组数据，可以使用两条直线的斜率和截距进行分类。具体步骤如下：

1. 通过线性回归，计算出两组数据对应的斜率和截距，可以使用最小二乘法等方法，得到公式 y = kx + b。

2. 比较两条直线的斜率和截距，如果斜率相同且截距相同，则两条直线重合，没有最佳阈值可以判定。如果斜率不同，则可以通过计算两条直线的交点获得最佳阈值，即两个直线的交点横坐标。

3. 定义分类函数，可以通过比较给定的数据点 x 值与最佳阈值的大小来判定其属于哪条直线。

例如，如果最佳阈值为 3，则可以定义分类函数如下：

def classify(x):
    if x < 3:
        return "Line 1"
    else:
        return "Line 2"