根据一组数据生成一个线性回归模型，并预测一个新数据的结果。


数据集：
| X | Y |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |
| 5 | 6 |
| 7 | 8 |
| 9 | 10 |
预测值：X = 11
使用给定数据集训练一个线性回归模型可以通过计算斜率和截距，进而得到线性方程 $y = mx + b$。

对于给定的数据集，可以计算出斜率$m$和截距$b$如下：

$
m = \frac{n(\sum_{i=1}^{n}x_iy_i) - (\sum_{i=1}^{n}x_i)(\sum_{i=1}^{n}y_i)}{n(\sum_{i=1}^{n}x_i^2) - (\sum_{i=1}^{n}x_i)^2}
$

$ b = \frac{\sum_{i=1}^{n}y_i - m\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}$

其中$n$表示数据点的数量，$x_i$和$y_i$分别表示第$i$个数据点的$x$和$y$值。

将数据集中的值代入到上述公式中计算出$m$和$b$值如下：

$
m = 1\\
b = 1
$

通过这个线性方程，可以预测新数据的结果。当$X = 11$时，预测值为：

$ y = 11m + b = 11(1) + 1 = 12$

因此，预测值为$12$。