Ejemplo regresión

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

anuncios=[1,2,3,4,5]
# Datos perfectos
ventas=[5,8,11,14,17]
# Datos más reales
ventas=[5,7,12,14,16]


x = np.array(anuncios).reshape(-1, 1)
y = np.array(ventas)

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

print(f"Coeficiente {modelo.coef_} intercepto {modelo.intercept_}")

fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 8))

axes.scatter(anuncios, ventas, color="steelblue", label="Datos")
axes.plot(x, modelo.predict(x), "r-", label="Modelo")
axes.set_title("Relación entre anuncios y ventas")
axes.set_xlabel("Anuncios"); axes.set_ylabel("Ventas")
axes.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()