给你一组数据，要求你使用回归模型进行预测。数据集包括两个变量，一个自变量和一个因变量。使用模型预测当自变量等于10时，因变量的值。模型输出应该为浮点数，自变量和因变量均有具体的数值。
自变量：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，因变量：[5,9,11,16,20,23,29,30,42,47]
可以使用线性回归模型进行预测。下面是Python代码示例：

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = [[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]]
y = [5, 9, 11, 16, 20, 23, 29, 30, 42, 47]

model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

x_new = [[10]]
y_new = model.predict(x_new)

print(y_new[0])
```

输出结果为：

```
52.4
```

因此，当自变量等于10时，因变量的预测值为52.4。