Python实现线性回归预测的步骤如下：首先，通过导入NumPy和sklearn中的LinearRegression模型，准备好所需的库；然后，准备特征数据X和标签数据y，其中X是一个包含5行1列的矩阵，y是一个1维数组；接下来，创建一个线性回归模型对象，使用LinearRegression()方法进行初始化；然后，使用fit()方法将特征数据X和标签数据y传递给模型，进行模型的训练；训练完成后，使用predict()方法对新数据x_new进行预测，得到预测结果y_new；最后，使用print()输出预测结果。在实际应用中，需要注意选择合适的特征和标签数据，并进行数据预处理和特征工程等操作。