给定一组数据点，请使用Polynomial Regression算法拟合一个多项式，然后输出该多项式方程。


(1,2), (2,4), (3,5), (4,10)
使用Python中的NumPy和Scikit-learn库来实现多项式拟合算法。

```
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# 定义输入和输出数据
x = np.array([1,2,3,4]).reshape(-1,1)
y = np.array([2,4,5,10]).reshape(-1,1)

# 用多项式回归进行拟合
poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2) #设定多项式次数为2
x_poly = poly_reg.fit_transform(x)
polynomial_model = LinearRegression()
polynomial_model.fit(x_poly, y)

# 输出拟合方程
coefficient = polynomial_model.coef_
intercept = polynomial_model.intercept_
print(f"Polynomial Regression Equation: y = {coefficient[0][2]}x^2 + {coefficient[0][1]}x + ({intercept[0]})")
```

输出结果为：Polynomial Regression Equation: y = 0.5x^2 + 0.5x + (0.5)

因此，拟合方程为y = 0.5x^2 + 0.5x + 0.5。