根据给定的一组数据点，建立一个基于线性回归的预测模型。
* 数据点1: (1, 2.5)
* 数据点2: (2, 3.0)
* 数据点3: (3, 3.5)
* 数据点4: (4, 4.0)
建立基于线性回归的预测模型，我们需要找到一条直线 y = mx + b，使得它最好地拟合我们的数据点，在此过程中，我们需要计算出斜率 m 和截距 b。

通过计算，我们可以得到这些值：

m = 0.5
b = 2

因此，预测模型为 y = 0.5x + 2。 我们可以使用这个模型来预测给定输入 x 的输出 y 值。