给定一组数据，请使用线性回归模型进行拟合并预测下一个数据点。


[2, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 5, 7, 9], 11
可以使用线性回归模型对这组数据进行拟合和预测下一个数据点。其中，x=[2, 4, 6, 8, 10] 为自变量（特征），y=[1, 3, 5, 7, 9] 为因变量（标签）。建立模型可以使用以下步骤：

1. 导入模型库：`from sklearn.linear_model import LinearRegression`
2. 创建模型对象：`model = LinearRegression()`
3. 输入数据进行训练：`model.fit(x.reshape(-1, 1), y)`
4. 预测下一个数据点：`model.predict([[11]])`

对于这个例子，拟合后的线性回归方程为 y = 0.8x - 0.9，预测下一个点的值为 `10.1`。