根据给定的数据，创建一个线性回归模型。
x = [1, 2, 3, 4, 5] 
 y = [2, 4, 6, 8, 10]
你可以使用 Scikit-learn 库中的线性回归模型来创建一个线性回归模型：

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义自变量和因变量
x = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 输入数据进行训练
model.fit(x, y)

# 输出斜率和截距
print("斜率：", model.coef_)
print("截距：", model.intercept_)
```

输出：

```
斜率： [2.]
截距： 0.0
```

因为这个数据集很简单，而且自变量只有一个，所以斜率为 2，截距为 0。