human: 生成一个线性回归模型，给定数据点为 (1, 1), (2, 2), (3, 4)。
 bot: 根据给定的数据点，我们可以使用线性回归模型来拟合这些数据。线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，通过最小化残差平方和来找到最佳拟合直线。我们可以使用最小二乘法来计算回归系数，然后使用这些系数来预测其他自变量对应的因变量值。在这个例子中，我们可以得到回归方程为 y = 0.857x + 0.286。这个模型可以用来预测给定自变量值对应的因变量值。