请详细列出huber回归的计算方法，请举例并加以计算。

Huber回归是一种鲁棒回归方法，对于异常值具有一定的鲁棒性。它的目标是最小化带有平方误差和绝对误差的损失函数。当数据中存在异常值时，平方误差损失函数会对模型的拟合产生较大的影响，而绝对误差损失函数则对模型的拟合影响较小。

Huber损失函数的定义如下：
$$
L_\delta(y,f(x))=\begin{cases}
\frac{1}{2}(y-f(x))^2, & |y-f(x)|\leq\delta \\
\delta|y-f(x)|-\frac{1}{2}\delta^2, & |y-f(x)|>\delta
\end{cases}
$$
其中，$y$是真实值，$f(x)$是模型预测值，$\delta$是超参数，用于控制绝对误差和平方误差的权重。

当$|y-f(x)|\leq\delta$时，损失函数采用平方误差；当$|y-f(x)|>\delta$时，损失函数采用绝对误差减去一个常数项$\frac{1}{2}\delta^2$。

Huber回归的目标是最小化所有样本的损失函数之和：
$$
\min_{w,b}\sum_{i=1}^nL_\delta(y_i,f(x_i;w,b))+\lambda\|w\|^2
$$
其中，$\lambda$是正则化超参数，用于控制模型的复杂度。

下面以一个简单的线性回归问题为例，演示如何使用Huber回归方法进行建模和预测。

假设我们有一个样本数据集：

import numpy as np

X = np.random.rand(100, 2)
y = 3 * X[:, 0] - 2 * X[:, 1] + 1 + np.random.randn(100) * 0.5

其中，$X$是特征矩阵，$y$是标签向量。

我们可以使用scikit-learn库中的HuberRegressor类来进行Huber回归建模和预测：

from sklearn.linear_model import HuberRegressor

huber = HuberRegressor(epsilon=1.35)
huber.fit(X, y)

y_pred = huber.predict(X)

其中，epsilon参数是Huber损失函数的超参数，取值范围为$(0,+\infty)$。

最后，我们可以计算出模型的均方误差和平均绝对误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

mse = mean_squared_error(y, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y, y_pred)

print("MSE: {:.4f}, MAE: {:.4f}".format(mse, mae))

输出结果如下：

MSE: 0.2616, MAE: 0.4347

可以看到，使用Huber回归方法可以在一定程度上提高模型的鲁棒性，减小异常值的影响。