小明搜集了某水果店日平均氣溫數(shù)據(jù)及對應(yīng)的西瓜銷售量數(shù)據(jù)。

日均氣溫（攝氏度）	-2	0	4	7	12	15	19	23	27	30
西瓜銷售數(shù)量（個）	36	46	60	61	74	86	100	105	120	131

他想編寫一個“預測”程序，嘗試根據(jù)已有的數(shù)據(jù)用人工智能中線性回歸算法預測日平均氣溫10攝氏度時可能的西瓜銷售數(shù)量，并以此作為進貨的參考依據(jù)。為了解決本問題，進行了如下處理。
●抽象建模與算法設(shè)計
已知數(shù)據(jù)包含了西瓜日銷量與當日平均氣溫，假設(shè)以x來表示氣溫，y表示對應(yīng)的銷量，通過繪制散點圖（如第15題圖a所示）發(fā)現(xiàn)，隨著氣溫升高，西瓜銷售量逐漸增加。
使用簡單的線性模型來呈現(xiàn)溫度和西瓜銷量兩者之間的關(guān)系，即：y-ax+b,x表示溫度，y表示西瓜銷量。只要求解出a和b的值，輸入任意的日平均溫度值即可估算出該日對應(yīng)的西瓜銷量。
如何利用已知數(shù)據(jù)，尋找最合適的a,b值，可以利用“最小二乘法公式”來求解最合適的a,b值，使得誤差最小化，求解a,b的計算公式略。
●編寫程序
小明將收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個DataFrame對象，并根據(jù)計算公式編寫Python程序來求解a和b,實現(xiàn)如第15題圖b所示的輸出結(jié)果。請回答下列問題。
（1）實現(xiàn)上述功能的Python程序如下，請在橫線處填入合適的代碼。


（2）該人工智能的應(yīng)用屬于

A

A

（選填，填字母：A.領(lǐng)域人工智能/B.跨領(lǐng)域人工智能/C.混合增強智能）
（3）若日平均氣溫為10攝氏度，該模型預測西瓜銷量為

72

72

個 （四舍五入取整）。