linearregression损失曲线绘制

下面是使用Python绘制线性回归（Linear Regression）的损失曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 3 + 4 * X + np.random.rand(100, 1)

# 线性回归模型
class LinearRegression:
    def __init__(self):
        self.w = None
    def fit(self, X, y):
        X_b = np.hstack([np.ones((len(X), 1)), X])
        self.w = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)
    def predict(self, X):
        X_b = np.hstack([np.ones((len(X), 1)), X])
        return X_b.dot(self.w)

# 损失函数
def mse_loss(y_true, y_pred):
    return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)

# 损失曲线绘制
lr = LinearRegression()
losses = []
lr.fit(X, y)
for i in range(100):
    y_pred = lr.predict(X)
    loss = mse_loss(y, y_pred)
    losses.append(loss)
    lr.fit(X, y_pred)
    
plt.plot(losses)
plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("MSE Loss")
plt.title("Linear Regression Loss Curve")
plt.show()

这段代码会生成一个线性回归的损失曲线，其中X和y是样本数据，LinearRegression是线性回归模型，mse_loss是损失函数，losses是损失曲线，plt.plot是绘制损失曲线的函数。