Python是一種多功能編程語言，可以用于各種數據科學和機器學習應用。在機器學習中，我們經常需要使用Python編寫代碼來預測結果。其中一個重要的預測結果是預測值的范圍或區間。

Python提供了各種庫和工具來幫助我們預測值的區間。其中最常用的是Scikit-Learn庫。該庫提供了許多機器學習算法和模型，可以輕松地生成預測結果的區間。以下是一個簡單的例子。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
boston = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=0)
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
# 計算均方誤差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
# 計算95％置信區間
confidence = 0.95
diff = y_test - y_pred
squared_diff = np.square(diff)
mse = np.mean(squared_diff)
stddev = np.sqrt(mse)
margin_error = stddev * 1.96 / np.sqrt(len(y_test))
lower_bound = y_pred - margin_error
upper_bound = y_pred + margin_error

在此示例中，我們使用Scikit-Learn庫的LinearRegression模型來擬合Boston數據集。然后，我們使用該模型生成測試集的預測結果。接下來，我們計算均方誤差并使用該值計算95％的置信區間。區間范圍由預測值和邊際誤差計算得到。

這只是一個簡單的例子，但它說明了如何使用Python和Scikit-Learn庫生成預測值的區間。Python提供了眾多的庫和工具，使我們能夠輕松實現這個目標，這讓數據科學和機器學習更加易于應用。