为一组数据拟合一个线性回归模型并计算其准确度。


数据集：[[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
要拟合一个线性回归模型，需要先导入相关的库，然后将数据集分为特征和目标变量。然后，使用线性回归模型进行拟合并计算其准确度。

代码实现：

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

X = [[1],[2],[3],[4]]
y = [2,3,4,5]

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

y_pred = model.predict(X)

accuracy = r2_score(y, y_pred)

print("模型准确度:",accuracy)
```

输出：

```
模型准确度: 0.9999999999999988
```

这里使用的是sklearn库中的LinearRegression模型进行拟合，并使用r2_score函数计算准确度。结果表明该模型的准确度很高，因为r2_score的值接近1。