Make a 7-day air pollution forecast with Linear Regression in Python using the 100-day air pollution data in the photo given.

\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|c|} \hline Tarih & & \begin{tabular}{l} Erzurum \\ PM10 (g/m3) \end{tabular} & SO2(g/m3) & NO2(g/m3) & - NOX(g/m3) & =NO(g/m3) & O 03(g/m3) & \\ \hline & 06.09.202300:00:56 & 43,69 & 5,29 & 48,18 & 69,59 & 21,41 & 44,83 & \\ \hline & 07.09.2023 00:00:56 & 40,33 & 6,58 & 44,00 & 68,99 & 24,99 & 45,00 & \\ \hline & 08.09.2023 00:00:56 & 23,30 & 5,50 & 31,98 & 43,46 & 11,49 & 48,76 & \\ \hline & 09.09.2023 00:00:56 & 517,41 & 4,52 & 18,82 & 24,14 & 5,32 & 58,80 & \\ \hline & 10.09.202300:00:56 & 10,72 & 4,69 & 12,15 & 15,66 & 3,51 & 69,08 & \\ \hline & 11.09.2023 00:00:56 & 16,38 & 4,72 & 12,05 & 15,59 & 3,54 & 66,55 & \\ \hline & 12.09.202300:00:56 & 12,94 & 4,67 & 15,47 & 19,89 & 4,42 & 56,15 & \\ \hline & 13.09.202300:00:56 & 18,35 & 4,80 & 18,79 & 24,06 & 5,27 & 59,22 & \\ \hline & 14.09.202300:00:56 & 11,53 & 4,50 & 20,05 & 26,92 & 6,87 & 61,91 & \\ \hline & 15.09.202300:00:56 & 19,37 & 5,04 & 31,29 & 45,12 & 13,83 & 56,43 & \\ \hline & 16.09.2023 00:00:56 & 28,09 & 5,42 & 40,38 & 58,94 & 18,56 & 52,32 & \\ \hline & 17.09.2023 00:00:56 & 15,05 & 4,56 & 15,47 & 18,90 & 3,44 & 61,34 & \\ \hline & 18.09.2023 00:00:56 & 12,17 & 4,58 & 16,82 & 22,00 & 5,17 & 58,84 & \\ \hline & 19.09.2023 00:00:56 & 15,54 & 4,51 & 10,40 & 14,31 & 3,91 & 70,27 & \\ \hline & 20.09.202300:00:56 & 28,25 & 6,22 & 28,76 & 44,36 & 15,60 & 60,17 & \\ \hline & 21.09.202300:00:56 & 23,01 & 5,48 & 32,89 & 45,87 & 12,98 & 61,63 & \\ \hline & 22.09.202300:00:56 & 28,18 & 6,06 & 57,31 & 93,98 & 36,68 & 40,72 & \\ \hline & 23.09.202300:00:56 & 30,90 & 5,93 & 39,35 & 54,42 & 15,06 & 51,93 & \\ \hline & 24.09 .2023 00:00:56 & 26,75 & 5,24 & 18,80 & 23,94 & 5,15 & 68,04 & \\ \hline & 25.09.202300:00:56 & 22,26 & 4,99 & 24,93 & 35,03 & 10,10 & 60,27 & \\ \hline & 26.09.202300:00:56 & 13,85 & 4,35 & 11,78 & 15,16 & 3,37 & 69,05 & \\ \hline & 27.09 .2023 00:00:56 & 23,35 & 5,11 & 25,73 & 36,70 & 10,97 & 54,58 & \\ \hline & 28.09.202300:00:56 & 34,27 & 6,14 & 52,03 & 77,95 & 25,92 & 48,06 & \\ \hline & 29.09.202300:00:56 & 40,10 & 6,16 & 49,56 & 67,45 & 17,90 & 49,92 & \\ \hline & 30.09 .2023 00:00:56 & 30,76 & 6,43 & 37,94 & 51,29 & 13,35 & 57,86 & \\ \hline & 01.10.2023 00:00:56 & 18,25 & 5,10 & 32,01 & 38,51 & 6,50 & 58,87 & \\ \hline & 02.10 .2023 00:00:56 & 10,82 & 4,56 & 35,75 & 47,20 & 11,44 & 52,72 & \\ \hline & 03.10 .2023 00:00:56 & 7,40 & 4,12 & 24,19 & 31,89 & 7,70 & 55,94 & \\ \hline & 04.10 .2023 00:00:56 & 5,64 & 4,31 & 22,47 & 29,20 & 6,73 & 53,23 & \\ \hline & 05.10.2023 00:00:56 & 19,68 & 5,26 & 45,85 & 75,72 & 29,87 & 32,31 & \\ \hline & 06.10.202300:00:56 & 23,48 & 5,31 & 55,98 & 84,22 & 28,24 & 29,55 & \\ \hline & 07.10 .2023 00:00:56 & 32,61 & 6,23 & 51,78 & 85,78 & 34,00 & 32,19 & \\ \hline & 08.10.2023 00:00:56 & 22,67 & 6,26 & 38,97 & 57,60 & 18,63 & 38,86 & \\ \hline & 09.10 .2023 00:00:56 & 28,21 & 7,72 & 26,93 & 36,49 & 9,56 & 56,82 & \\ \hline & 10.10.2023 00:00:56 & 24,04 & 5,56 & 20,50 & 29,25 & 8,75 & 52,95 & \\ \hline & 11.10.2023 00:00:56 & 15,66 & 5,84 & 28,47 & 47,20 & 18,72 & 41,70 & \\ \hline \end{tabular}