数据文件'GOOG.xlsx'包含了从2016-06-14至2021-06-11期间GOOG单只股票的7列详细信息，包括股票代码、日期、收盘指数、最高指数、最低指数、开盘指数以及数量。为了更好地了解未来收盘价的趋势，我们使用机器学习的回归算法对最近100天的数据进行了训练，并将接下来的100天数据作为测试集。

实际实施步骤如下：① 读取数据； ② 将数据分为训练集和测试集的x，y； ③ 利用机器学习库中回归算法模块进行训练与预测，得到预测值的y； ④ 提取后100天数据的日期，形成一个日期列表； ⑤ 设置两个空列表x1与x2； ⑥ x1存放1-100的数字，x2存放每隔4个一次的1-100的数字； ⑦ 利用python中的绘图方法，绘制折线图，使用两种颜色区分预测值与真实值，横坐标节点为25个日期点，同时添加图像标题、横纵坐标名以及图例。整个过程通过图表形式直观展示GOOG股票历史数据和机器学习模型的预测效果。