Использование линейной регрессии для прогнозирования в python

Question

Я новичок ie в python. Я пытаюсь сделать простое предсказание с использованием линейной регрессии. Вот набор данных, с которым я работаю:

    serial  Tt        Tv      Nc
    90     71675     425595  3171
    91     74865     441560  15965

Вот код

#import library
import statsmodels.api as sm
from sklearn import datasets
import numpy as np
import pandas as pd

#dataset
data = pd.read_excel("testtv.xlsx")

#import linear regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

#getting dependent variable and independent variable
x=data['Tt']
y=data['Tv']

#prediction
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.1)
lr = LinearRegression()
lr.fit(np.array(x_train).reshape(-1,1),np.array(y_train).reshape(-1,1))

Как я могу напечатать прогнозируемое значение для следующих 7 серий? Я использовал значения x как 'Tt' и значения y 'Tv'. Более того, увеличение test_size = 0.8 дает неверное значение прогноза. Как я могу исправить это?