用python写程序要求如下：写程序将23作为特征的数量，然后生成拥有5000组数据的训练集，并且进行训练。寻找比较适合的学习率以及训练次数，使得最终模型的误差小于万分之一

以下是一个简单的示例程序，用于生成拥有5000组数据的训练集，并训练一个线性回归模型：

import numpy as np

# 生成训练数据
X = np.random.rand(5000, 23)
y = np.random.rand(5000)

# 定义模型
class LinearRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.num_iterations = num_iterations

    def fit(self, X, y):
        m, n = X.shape
        self.theta = np.zeros(n)
        for i in range(self.num_iterations):
            y_pred = X.dot(self.theta)
            error = y_pred - y
            gradient = X.T.dot(error) / m
            self.theta -= self.learning_rate * gradient

    def predict(self, X):
        return X.dot(self.theta)

# 训练模型
model = LinearRegression(learning_rate=0.01, num_iterations=1000)
model.fit(X, y)

# 计算误差
y_pred = model.predict(X)
error = np.abs(y_pred - y) / y
mse = np.mean(error)
print("Mean squared error: %.6f" % mse)

在上面的代码中，我们生成了一个23维的特征向量，然后随机生成了5000个训练样本。我们定义了一个线性回归模型，并使用训练数据对其进行训练。最后，我们计算了模型的平均误差，并输出了结果。

要寻找比较适合的学习率和训练次数，可以尝试不同的组合，并比较模型的误差。一种简单的方法是使用网格搜索，如下所示：

learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1]
num_iterations = [1000, 5000, 10000]

best_mse = float("inf")
best_lr = None
best_iter = None

for lr in learning_rates:
    for iter in num_iterations:
        model = LinearRegression(learning_rate=lr, num_iterations=iter)
        model.fit(X, y)
        y_pred = model.predict(X)
        error = np.abs(y_pred - y) / y
        mse = np.mean(error)
        if mse < best_mse:
            best_mse = mse
            best_lr = lr
            best_iter = iter

print("Best learning rate: %.3f" % best_lr)
print("Best number of iterations: %d" % best_iter)
print("Best mean squared error: %.6f" % best_mse)

在上面的代码中，我们使用了一个简单的双重循环来尝试不同的学习率和训练次数组合。对于每个组合，我们训练了一个模型，并计算了其误差。如果当前组合的误差比之前的组合更好，我们就更新了最佳组合的值。最后，我们输出了最佳组合的学习率、训练次数和平均误差。

请注意，上面的代码只是一个简单的示例，可能需要根据具体情况进行修改和调整。特别是，寻找最佳的学习率和训练次数可能需要更复杂的优化算法，例如随机梯度下降或自适应学习率算法。