用伪代码实现机器学习中的线性回归算法

好的，下面是机器学习中的线性回归算法的伪代码实现：

# 训练集数据预处理
X_train, y_train = preprocess(X_train, y_train)

# 初始化模型参数
theta = init_params(X_train)

# 梯度下降迭代更新模型参数
for i in range(num_iters):
    # 计算预测值
    y_pred = predict(X_train, theta)
    
    # 计算误差
    error = y_pred - y_train
    
    # 计算梯度
    gradient = calc_gradient(X_train, error)
    
    # 更新模型参数
    theta = update_params(theta, gradient, learning_rate)

# 预测
X_test = preprocess(X_test)
y_pred = predict(X_test, theta)

# 计算评估指标
mse = calc_mse(y_test, y_pred)
r2_score = calc_r2_score(y_test, y_pred)

其中，`preprocess`函数用于对训练集进行数据预处理，例如进行特征缩放；`init_params`函数用于初始化模型参数；`predict`函数用于计算预测值；`calc_gradient`函数用于计算梯度；`update_params`函数用于更新模型参数；`calc_mse`函数用于计算均方误差；`calc_r2_score`函数用于计算R²得分。

在梯度下降迭代更新模型参数时，我们先计算预测值，然后计算误差，接着计算梯度，最后通过梯度和学习率来更新模型参数。重复以上步骤直到达到迭代次数的要求或者误差足够小。

在预测时，我们对测试集进行预处理，然后调用`predict`函数计算预测值。

以上是机器学习中的线性回归算法的伪代码实现，希望对你有所帮助。